[发明专利]基于机器学习的股票评论的观点极性分类方法和装置在审
| 申请号： | 201810943297.3 | 申请日： | 2018-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN109299252A | 公开（公告）日： | 2019-02-01 |
| 发明（设计）人： | 王浩;张晨;庞旭林;杜长营;杨康 | 申请（专利权）人： | 北京奇虎科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F17/27;G06Q40/04 |
| 代理公司： | 北京市隆安律师事务所 11323 | 代理人： | 权鲜枝;何立春 |
| 地址： | 100088 北京市西城区新*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的股票评论的观点极性分类方法和装置，该方法包括：获取由股票评论文本组成的训练集和验证集，并为训练集和验证集中的每条股票评论文本标注观点极性；基于标注后的训练集，对机器学习模型进行训练，并基于标注后的测试集对所述学习模型的效果进行评测，得到训练后的机器学习模型；将待预测的股票评论文本的相关信息输入到所述训练后的机器学习模型，得到该机器学习模型输出的该股票评论文本的观点极性分类信息。本发明对现有的机器学习模型进行特殊处理及训练，对股票评论数据进行观点极性分类预测，方便快捷，准确度高，能够帮助投资者更加准确地理解市场走势以及股票动态，供投资者或股市分析员使用。 | ||
| 搜索关键词： | 机器学习模型 股票 评论文本 训练集 标注 方法和装置 基于机器 分类 准确度 评测 分类信息 评论数据 市场走势 相关信息 测试集 验证集 预测 评论 学习 验证 输出 帮助 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的股票评论的观点极性分类方法，其中，该方法包括：获取由股票评论文本组成的训练集和验证集，并为训练集和验证集中的每条股票评论文本标注观点极性；基于标注后的训练集，对机器学习模型进行训练，并基于标注后的测试集对所述学习模型的效果进行评测，得到训练后的机器学习模型；将待预测的股票评论文本的相关信息输入到所述训练后的机器学习模型，得到该机器学习模型输出的该股票评论文本的观点极性分类信息。
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