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RSS订阅原创 使用LDA模型提取政策主题
Latent Dirichlet Allocation (LDA) 是一种生成式概率模型，常用于主题模型。其主要目的是从大量文档中自动提取隐藏的主题。LDA假设每个文档由多个主题组成，每个主题由一组词汇以不同的概率分布组成。文档生成过程每个文档被视为若干主题的混合。每个主题由一组单词组成，且这些单词以不同的概率出现。通过不断迭代，LDA模型能够推断出这些隐藏的主题及其相关的词汇分布。模型训练。
2024-05-31 15:07:01
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原创 爬取股吧评论（东方财经网）
本文使用MySQL数据库，平台用的DBeaver与python进行股吧数据爬取，由于网站的反爬虫机制，本文章添加了随机用户代理与随机延时，但在爬取五六十页后，爬虫页面会变换，基本为方正证卷吧，如果页面变换，过一个小时之后在爬。
2024-05-31 14:16:52
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原创 基于情感分析的LSTM预测股票走势
利用LSTM的强大时间序列分析能力，对股票市场的历史数值数据进行深入学习，以捕获股价变动中的长期依赖和周期性模式，LSTM模型的选择基于其在其他金融时间序列预测中表现出的优越性能，尤其是其能力在于处理长时间跨度的数据依赖关系。而后通过文本挖掘技术，特别是先进的自然语言处理工具，从互联网财经新闻平台、如东方财富网股吧论坛中提取影响市场情绪的关键信息。随后采用了情感分析来量化文本中的情绪倾向
2024-05-31 13:11:49
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空空如也
空空如也
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