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发明公开
一种基于卷积神经网络的中文财经新闻文本分类方法无效

公开(公告)号：CN108399230A

公开(公告)日：2018-08-14

申请号：CN201810147792.3

申请日：2018-02-13

Applicant: 上海大学

Inventor： 吴佳萍 , 谢志峰 , 黄东晋 , 丁友东

IPC: G06F17/30 , G06F17/27

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的中文财经新闻文本分类方法，主要分为词向量训练、文本预处理、神经网络模型训练、新闻分类四个部分。使用大规模财经新闻语料，通过无监督学习的方法，训练获得一个广义通用的财经类词向量模型，并有效地将词向量引入到卷积神经网络模型的训练中，通过动态调整词向量的方法増加模型的统计信息。使用的卷积网络模型结构简单，针对小样本集也能表现优异的性能，不仅有效解决中文财经新闻分类问题，还充分证明了卷积神经网络在处理文本分类问题中的有效性。

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