O第八章文本分析及其在金融运用
第八章 文本分析及其 在金融运用
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从ChatGPT开始
章前导读O进入21世纪后，随着互联网信息技术的发展，电子形式的文本信息日益海量化，对于文本数据的分析成为信息时代的研究热点语素与分词概念。在当今人工智能时代，利用传统的信息检索技术对于海量数据的处理效果不尽如人意，而文本挖掘作为从海量文本数据中发现潜在的、有价值知识的一种有效技术，其重要性日益突出，金融领域中文本数据具有产生速度快，蕴含信息量大的特点如何能快速、准确地挖掘金融文本中的隐藏信息进行文本分析，是目前在金融相关研究领域的重要问题
章前导读 进入21世纪后，随着互联网信息技术的发展，电子形式的文 本信息日益海量化，对于文本数据的分析成为信息时代的研究热 点语素与分词概念。 在当今人工智能时代，利用传统的信息检索技术对于海量数 据的处理效果不尽如人意，而文本挖掘作为从海量文本数据中发 现潜在的、有价值知识的一种有效技术，其重要性日益突出。 金融领域中文本数据具有产生速度快，蕴含信息量大的特点， 如何能快速、准确地挖掘金融文本中的隐藏信息进行文本分析， 是目前在金融相关研究领域的重要问题
学习目标020103了解掌握文掌握词频-逆把握文本大数本分析中的文档频次据在当下金融常见概念和(TF-IDF )学领域中的研分析方法。算法和LDA主究进展和应用题模型。场景
学习目标 01 • 了解掌握文 本分析中的 常见概念和 分析方法。 02 • 掌握词频-逆 文档频次 （TF-IDF） 算法和LDA主 题模型。 03 • 把握文本大数 据在当下金融 学领域中的研 究进展和应用 场景
目录1.文本分析方法概述4.词频-逆文档频次8EY及其运营场景（TF-IDF）算法PX5.LDA主题模型算法2.语素与分词概念3.词袋模型与词向量6.文本分析在金融领模型域中的应用
1.文本分析方法概述 及其运营场景 3.词袋模型与词向量 模型 2.语素与分词概念 4.词频-逆文档频次 （ TF-IDF ）算法 6.文本分析在金融领 域中的应用 5.LDA主题模型算法 目录