基于深度学习的金融文书摘要自动生成研究与实现

金融文书的自然语言处理是目前金融科技领域的研究热点,相关研究大多数着眼于传统的分词和基于机器学习的语义场景分析这种有监督的学习方法,难以满足当前金融监管行业快速处理金融文本的需求。针对这一问题,本文构建了一个基于多层LSTM的中文金融文书摘要自动生成算法框架,通过Seq2Seq模型,基于注意力机制的强化学习框架,发现最优策略,对文本进行编码、解码,从LSTM编码器中抽取文本序列并输出摘要。实验结果表明,多层LSTM结构相比传统RNN的ROUGE值更高,具有较好的学习能力。

基于Bi-LSTM的财金文本情感分类研究

针对现有文本情感分析方法准确率不高、实时性不强以及特征提取不充分的问题,构建了双向长短时记忆神经网络(Bi-LSTM)模型。利用双向循环长短时记忆神经网络(Bi-LSTM)提取文本的上下文信息;然后,对已提取的上下文特征利用LSTM进行局部语义特征提取;最后,采用语法规则,构建情感分类器。通过与RNN、Bi-LSTM等单一模型对比。实验结果表明,多层LSTM结构相比传统RNN(循环神经网络)的ROUGE(语义恢复度)值更高,具有较好的学习能力。

基于大数据下的智能推荐系统设计

随着信息时代的来临和计算机技术的发展,人们收集到越来越多的消息,但是庞大的数据使得人们很难筛选出有用的数据信息。通过大数据环境中的推荐系统和关键技术的研究,设计了可以处理教育领域的个性化推荐系统架构,并实现基于教育资源的个性化推荐系统。在这个架构上,基于内容和协作的混合推荐算法,研究一种灵活、可靠、高性能的产品个性化的推荐系统架构,可以存储和处理数据,以及可以实时推荐,研究个性化推荐引擎,通过数据预处理、数据挖掘,对模型进行构建设计。

基于CNN的人脸反欺诈的框架研究与实现

随着5G的发展和信息技术的推广,人脸识别和反欺诈越来越受到重视,但市面上现有的人脸识别系统在技术上存在采集数据不完整、识别风险管理存在漏洞等问题,同时人为的欺诈行为也越来越常见。为防止人脸识别系统将假人识别为真实人脸用户,本文提出基于卷积神经网络的人脸反欺诈算法框架,最终实现自动化的人脸反欺诈识别技术。实验结果表明,该方法的准确率达到73.23%。

入侵系统研究综述

入侵检测系统(IDS)是计算机的监视系统,它通过实时监视系统,一旦发现异常情况就发出警告,它是网络安全技术如防火墙的合理补充。其于1980年JamesP.Anderson第一次阐述了入侵检测的概念。1984年到1986年乔治敦大学的DorothyDenning和PeterNeuma研究出了入侵专家检测系统。在随后的几十年里,随着计算机技术和算法的不断加强,在检测效率和性能上有了很大提高。另外随着网上购物的不断普及,针对此类的入侵检测系统也在不断加强。

关于考生考研意愿的现状分析

近年来,参加考研的人数越来越多,考研变成一种热潮,成为众多大学生的首要选择。那么,考研如此火热的原因是什么呢?本文从社会、经济、个人、家庭环境等角度,分析了考研热的原因,以期为当代大学生和即将考研的人士提供参考。

基于深度学习的金融文书摘要自动生成研究与实现

金融文书的自然语言处理是目前金融科技领域的研究热点,相关研究大多数着眼于传统的分词和基于机器学习的语义场景分析等有监督的学习方法,难以满足当前金融监管行业快速处理金融文本的需求。 针对这一问题,文章构建了一个基于多层 BiLSTM 的中文金融文书摘要自动生成算法框架,通过 Seq2Seq 模型,基于 Attention 模型的强化学习框架,发现最优策略,对文本进行编码、解码,从 LSTM 编码器中抽取文本序列并输出摘要。 实验结果表明,多层 BiLSTM 结构相比传统 RNN 的ROUGE 更高,具有较好的学习能力。