基于机器学习的微信金融消息分析方法及系统

    公开(公告)号:CN111680225A

    公开(公告)日:2020-09-18

    申请号:CN202010338132.0

    申请日:2020-04-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的微信消息分析方法,包括:步骤一、构建训练语料库;步骤二、建立词汇向量表;步骤三和步骤四、构建和训练卷积神经网络;步骤五、将待分析的微信消息对应的多个词汇对应的词向量构成的词向量矩阵输入至训练得到的卷积神经网络,输出得到该微信消息对应的所有标签的概率分布情况。本发明具有精准预测微信消息所属的金融分类标签的有益效果。本方法还公开了一种基于机器学习的微信消息分析系统,包括:数据采集组件;训练语料库;文本预处理组件;模型训练组件;源数据分类组件。本系统具有精准预测微信消息所属的金融分类标签的有益效果。

    基于机器学习的微信金融消息分析方法及系统

    公开(公告)号:CN111680225B

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202010338132.0

    申请日:2020-04-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的微信消息分析方法,包括:步骤一、构建训练语料库;步骤二、建立词汇向量表;步骤三和步骤四、构建和训练卷积神经网络;步骤五、将待分析的微信消息对应的多个词汇对应的词向量构成的词向量矩阵输入至训练得到的卷积神经网络,输出得到该微信消息对应的所有标签的概率分布情况。本发明具有精准预测微信消息所属的金融分类标签的有益效果。本方法还公开了一种基于机器学习的微信消息分析系统,包括:数据采集组件;训练语料库;文本预处理组件;模型训练组件;源数据分类组件。本系统具有精准预测微信消息所属的金融分类标签的有益效果。

    一种基于企业关联关系的工商高管人名消歧方法

    公开(公告)号:CN110020433B

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN201910256769.2

    申请日:2019-04-01

    Abstract: 本发明公开了一种基于企业关联关系的工商高管人名消歧方法,涉及实体消歧领域,包括以下步骤:将待消歧数据集U,按高管姓名划分成组n个高管姓名组A;根据步骤S1得到的姓名组划分结果,对每个组A,构建N层以内的高管及企业关联关系网络G;针对每个姓名组A,根据密切度计算规则,计算姓名组A中高管节点之间的关联密切度f;根据关联密切度构建聚类函数CL,使用层次聚类算法得到消歧结果。本发明能自动化对工商高管人名进行消歧,具有较高的消歧准确率,且具有一定的阈值设置灵活性,可满足较多应用场景的工商高管人名消歧;同时可构建高管任职关联关系、高管投资关联关系,为高管全视角的关联图谱分析提供支撑。

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