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。

    互联网金融企业异常预警排名方法及软件系统

    公开(公告)号:CN109472691A

    公开(公告)日:2019-03-15

    申请号:CN201811281448.X

    申请日:2018-10-31

    Abstract: 本发明涉及金融风险监测领域,具体的说是一种互联网金融企业异常预警排名方法及软件系统;包括有以下步骤,首先确定异常类型;确定每个异常类型下的异常指标;根据各异常类型下触发异常预警阈值的指标个数,确定该异常类型下各互联网金融企业的单项异常预警排名根据异常类型的个数对所有企业进行综合排序;采用本发明技术方案的异常预警排名方法,既能、从单个异常类型角度对所有互联网金融企业进行单项排名,也能从综合所有异常类型对所有互联网金融企业进行综合排名,便于使用者根据企业异常预警排名或是自己重点关注的异常类型的排名进行选择与决策。

    一种实体关系自动识别方法及系统

    公开(公告)号:CN107944559A

    公开(公告)日:2018-04-20

    申请号:CN201711190865.9

    申请日:2017-11-24

    CPC classification number: G06N5/022 G06N3/0454

    Abstract: 本发明涉及一种实体关系自动识别方法及系统,该方法包括:训练卷积神经网络得到实体关系识别模型;获取对应待确认实体组的相关语料库;将相关语料进行分词,并将分词得到的相关词语转化为相关词向量;将相关词向量按相关语料转化为矩阵作为实体关系识别模型的输入,得到相关关系种类和相关关系种类的相似度值,将相似度值高的相关关系种类作为待确认实体组的关系种类。本发明通过锻炼卷积神经网络作为实体关系识别模型,在出现新增实体时,计算得到一系列新增实体组的关系种类,并得出每一项关系种类的相似度值,通过具体的数值来确定相关关系种类的程度,提高得到的新增实体组之间关系种类的准确性。

    一种微博突发话题检测方法及装置

    公开(公告)号:CN106294333A

    公开(公告)日:2017-01-04

    申请号:CN201510236634.1

    申请日:2015-05-11

    Abstract: 本发明提供一种微博突发话题检测方法及装置,用以解决目前微博突发话题难以识别的问题,该方法包括,提取指定的微博数据集合中的特征项,特征项为包含具体语义的语言单元;确定特征项在微博数据集合的文本中的流通度以及特征项当前的热度;以流通度为质量参数项,以热度为位置参数项对特征项进行动力学建模,得到特征项的当前能量和加速度;在得到的能量以及加速度分别大于第一预设值以及第二预设值时,检测突发特征项;根据检测到的突发特征项在同一条微博中同时出现的情况计算突发特征项之间的互信息;当互信息大于第三阈值时,对突发特征项进行合并,得到突发话题,该方案能够提高微博突发话题检测的准确率。

Patent Agency Ranking