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公开(公告)号：CN112163951A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011072243.8
申请日：2020-10-09
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06Q40/04 , G06Q10/04 , G06F16/951 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种结合投资者心理情绪与股市历史交易数据相结合的股票预测方法，该方法首先通过对BERT这种深度双向的预训练语言模型进行模型蒸馏的方法得到distil‑BERT，通过模型蒸馏不仅在情感分析的预测精度上满足业务需要，而且对情感分析模型的规模进行缩减，从而减少了情感分析模型的推理时间。最后在股票预测阶段，本发明设计了一种基于多头注意力机制的股票预测方法，从而有效缓解了LSTM循环神经网络梯度爆炸梯度弥散的问题，进一步提高股市预测的准确性。本发明通过BERT预训练模型，模型蒸馏，多头注意力机制等深度学习前沿技术，实现了科技创新。
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