【摘 要】
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针对信用贷款评估模型存在特征预处理复杂、受主观因素干扰、准确率较低等现象,提出一种新模型。该模型首先组建连续性信贷特征文本数据,然后使用Word2Vec算法进行词向量化后
【机 构】
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哈尔滨工业大学管理学院,广东外语外贸大学会计学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71472055),国家社会科学基金重点项目(16AZD0006),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(HIT.NSRIF.2019033)
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针对信用贷款评估模型存在特征预处理复杂、受主观因素干扰、准确率较低等现象,提出一种新模型。该模型首先组建连续性信贷特征文本数据,然后使用Word2Vec算法进行词向量化后通过词嵌入层衔接卷积神经网络(CNN)进行评估,通过Keras框架并依据2008~2018年的银行个人信贷数据进行实证分析。结果表明:新模型的总体评估准确率高达91.7%,无需对缺失特征进行处理并可直接评估,且评估准确率更优异,达到85.8%。新模型将离散型的信贷特征转变为连续性文本,降低特征预处理复杂度,结合Word2Vec与自然语言处
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