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基于集成SVM数据流分类算法的公司微博金融事件检测方法 被引量:3
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作者 夏千姿 倪丽萍 +2 位作者 倪志伟 朱旭辉 李想 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第8期150-159,174,共11页
先前事件检测算法需要大量训练样本并且不能动态检测事件。为了从微博短文本中检测金融事件,提出一种从微博中检测公司金融事件的新模型。结合词嵌入与数据流集成分类算法,词嵌入和触发词典用于中文微博文本表示。带有动态时间窗的集成... 先前事件检测算法需要大量训练样本并且不能动态检测事件。为了从微博短文本中检测金融事件,提出一种从微博中检测公司金融事件的新模型。结合词嵌入与数据流集成分类算法,词嵌入和触发词典用于中文微博文本表示。带有动态时间窗的集成数据流分类算法(DSESVM)用于在线事件分类,大大减少了训练数据并动态检测事件。使用五家上市公司的微博文本作为语料库进行测试,实验结果表明,该方法不仅降低了训练样本的比例,还检测了概念漂移,可以有效提高微博中公司金融事件检测的准确性,相对于已有方法,其平均F1值提升5.6~7.2百分点。 展开更多
关键词 公司金融事件检测 集成分类算法 数据流挖掘 词嵌入
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