一种基于深度学习模型的常识类谣言自动检测方法

近年来通过网络爆发的重大舆情事件数量激增,谣言自动检测成为净化网络生态环境的重要研究课题的大背景下,本文主要探讨利用LSTM+Attention深度学习技术对常识类谣言进行自动检测的解决方案,与传统的CNN、MLP、SVM等模型进行对比,并通过实验证明所提出的模型能捕捉到常识类谣言的特征,在常识类谣言的检测任务上比传统的机器学习算法提升超过10%的精度。

基于EVA理论在上市公司价值评估的应用与分析

文章探讨了经济增加值价值(EVA)在上市公司绩效评估中的应用。近年来,我国创业板市场取得了长足的发展,上市公司数量迅速增加。然而,经济板块的股票交易并不活跃,市场流动性差,因此为了吸引更多的资本进入创业板市场,有必要建立一套科学的评价体系来激活上市公司的价值评估功能。文章利用A公司的资产负债表和利润表数据,利用EVA价值评估模型对公司的绩效进行评估和预测,并探讨公司现值的计算方法。