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基于自然语言处理的财报分析:量化价值投资新视角关键词:自然语言处理;财报分析;量化价值投资;文本挖掘;金融科技摘要:本研究聚焦于基于自然语言处理(NLP)的财报分析,为量化价值投资开辟了新的视角。首先介绍了该领域的背景与历史发展,明确了问题空间和关键术语。接着从第一性原理推导构建理论框架,分析其局限性与竞争范式。阐述了系统架构设计、实现机制,涵盖算法复杂度、代码实现等。探讨了在实际应用中的策略、集
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AI天才研究院
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LSA主题模型:基于奇异值分解的主题模型1.背景介绍主题模型是一种无监督的机器学习技术,用于发现大规模文本语料库中隐藏的语义结构。它能够自动识别文档集合中的主题,并根据这些主题对文档进行聚类和分类。主题模型在文本挖掘、信息检索、推荐系统等领域有着广泛的应用。LSA(LatentSemanticAnalysis)是一种经典的主题模型算法,基于奇异值分解(SVD)对词-文档矩阵进行分解,从而揭示词语和
- Orange3实战教程:文本挖掘---情感分析
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Orange3实战教程数据挖掘深度学习机器学习人工智能自然语言处理神经网络orange3中文版
情感分析预测文本的情感倾向。输入语料库(Corpus):一组文档的集合。输出语料库(Corpus):包含每个文档情感信息的语料库。情感分析为语料库中的每个文档预测情感倾向。该方法使用了来自NLTK的Liu&Hu和Vader情感分析模块,DataScienceLab的多语言情感词典,ArthurJacobs的SentiArt,以及WalterDaelemans等人的LiLaH情感词典。所有方法均基于
- Python 爬虫实战:虎嗅网科技板块爬取(最新反爬技术 + 科技脉络分析)
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一、引言随着互联网的飞速发展,科技资讯平台成为了人们获取最新科技动态的重要渠道。虎嗅网作为国内知名的科技新媒体平台,汇聚了大量前沿的科技文章和行业动态。通过Python爬虫技术抓取虎嗅网科技板块的数据,不仅可以帮助我们及时了解科技行业的最新趋势,还能为数据分析、文本挖掘以及舆情分析等提供更多可能性。二、项目背景与目标2.1项目背景虎嗅网创办于2012年5月,是一个聚合优质创新信息与人群的新媒体平台
- 另类数据挖掘:如何用网络搜索数据预测上市公司业绩?
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另类数据挖掘:如何用网络搜索数据预测上市公司业绩?关键词:另类数据、网络搜索数据、业绩预测、文本挖掘、机器学习、量化投资、自然语言处理摘要:本文探讨了如何利用网络搜索数据这一另类数据源来预测上市公司业绩。我们将从理论基础出发,详细分析搜索数据与公司业绩之间的关联机制,介绍完整的数据采集、处理和分析流程,并通过实际案例展示如何构建预测模型。文章还将讨论该方法的局限性、实际应用场景以及未来发展方向,为
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引言:随着互联网的快速发展和信息爆炸式增长,文本数据的规模和复杂程度不断增加。为了从这些海量文本数据中获取有用的信息和知识,自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)和文本挖掘成为了研究和应用的热点领域。Matlab作为一种功能强大的科学计算软件,也为研究人员和开发者提供了丰富的工具和函数来进行自然语言处理和文本挖掘的相关工作。一、自然语言处理(NLP)自然语言
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【任务目标】调通光大证券中文云系统【任务进度】依据Github光大证券中文云系统开源的说明文档,应该是分爬虫模块、检索模块、统计模块、关键词频模块和关键词网络模块,是一个整体非常庞大的系统。现在的进度是,深入研究了爬虫模块。爬虫模块主要作用在于将股票论坛、个股新闻、研究报告三个网站的网页数据通过网页解析的方式将文本内容爬下来,用于之后模块的文本挖掘。爬虫模块将爬到的文本数据以【日期+股票代码】为单
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主要模型概述ProtBERT:专注于蛋白质序列嵌入,支持多种下游任务如序列分类和功能预测。ProtGPT2:利用生成式模型生成高质量的蛋白质序列,适用于新蛋白质设计。AlphaFold:革命性地预测蛋白质三维结构,推动了结构生物学的发展。TAPE:提供统一的框架进行蛋白质序列表示学习,支持多种生物信息学任务。BioBERT:针对生物医学文本挖掘设计的模型,提升了生物信息处理能力。DNA-BERT:
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本书主要介绍如何通过NLTK库与一些Python库的结合从而实现复杂的NLP任务和机器学习应用。全书共分为10章。第1章对NLP进行了简单介绍。第2章、第3章和第4章主要介绍一些通用的预处理技术、专属于NLP领域的预处理技术以及命名实体识别技术等。第5章之后的内容侧重于介绍如何构建一些NLP应用,涉及文本分类、数据科学和数据处理、社交媒体挖掘和大规模文本挖掘等方面。目录第1章自然语言处理简介11.
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- TF-IDF算法及sklearn实现
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一、TF-IDF算法介绍TF-IDF(termfrequency-inversedoumentfrequency,词频-逆向文档频率)是一种用于信息检索(informationretrieval)与文本挖掘(textmining)的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对与一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比的增加,但同时会
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- DeepSeek 使用教程及部署指南:从入门到实践
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目录引言第一部分:DeepSeek简介1.1什么是DeepSeek?1.2DeepSeek的核心功能1.3DeepSeek的应用场景第二部分:DeepSeek使用教程2.1注册与登录2.2创建项目2.3数据导入2.4数据分析2.5文本挖掘2.6信息检索2.7保存与分享第三部分:DeepSeek部署指南3.1本地部署3.1.1环境准备3.1.2安装DeepSeek3.1.3启动DeepSeek3.2
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数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘(DataMining)是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术,旨在从数据中发现隐藏的规律、趋势或关系,从而为决策提供支持。分类定义:是一种监督学习方法,用于将数据分为不同的类别。功能:根据已标记的训练数据,学习一个模型,用于预测新数据的类别。方法:决策树、支持向量机、神经网络、逻辑回归、
- TF-IDF:文本挖掘中的关键词提取利器
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引言在自然语言处理(NLP)和文本挖掘中,TF-IDF是一种常用的技术,用于评估一个词在文档中的重要性。它不仅在信息检索领域广泛应用,还在文本分类、关键词提取等任务中发挥着重要作用。本文将详细介绍TF-IDF的原理,并通过一个实际的代码示例来展示如何使用TF-IDF从《红楼梦》中提取核心关键词。1.什么是TF-IDF?TF-IDF是一种统计方法,用于评估一个词在文档中的重要性。它由两部分组成:-T
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本文通过情感分析技术对景区游客评论进行深入挖掘,结合数据预处理、情感分类和文本挖掘,分析游客评价与情感倾向。利用朴素贝叶斯和SVM等模型进行情感预测,探讨满意度与情感的关系。通过KMeans聚类和LDA主题分析,提取游客关心的话题,提供优化建议,为未来研究提供方向。1.引言1.1背景与目的1.2旅游业发展与游客评论的重要性2.数据处理与分析2.1数据加载与预处理2.2游客评分与点赞量分析3.评论内
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引言在当今信息化社会,新闻成为我们获取世界信息的重要途径。通过新闻网站,用户能够快速了解时事热点、政治、经济、娱乐等各类信息。随着技术的发展,获取新闻数据已经变得越来越简单。我们可以利用Python编写爬虫程序,自动化地从新闻网站上抓取最新的新闻内容,并进行进一步的分析,如情感分析、关键词提取、热点话题分析等。本篇博客将为你详细介绍如何使用Python爬虫技术从新闻网站抓取最新新闻,并进行分析。我
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- 《基于文本挖掘的青岛市民宿评论分析系统设计与实现》开题报告
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目录一、选题依据:1.研究背景2.理论意义3.现实意义4.国内外研究现状、水平及发展趋势简述(1)国外研究现状(2)国内研究现状(3)发展趋势二、研究内容1.主要研究内容2.研究方法(1)文献研究法(2)数据挖掘法3.技术路线4.实施方案(1)数据采集与预处理(2)设置LDA主题模型(3)情感分析(4)系统集成与可视化5.可行性分析三、主要参考文献一、选题依据:1.研究背景当下,社会经济蓬勃发展,
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今天,我打算以一个对文本挖掘完全陌生的研究者为例,进行他行本篇文章的写作。关于文本实体挖掘,我大概规划如下:一是了解一下什么是文本数据实体挖掘,二是这个实体挖掘有哪些评价指标,三是python能否干这个事,有那些可视化的方法,需要哪些依赖库,四是让AI帮我生成代码,五是调试实现,六是总结方法。1.了解一下什么是文本数据实体挖掘**AI提供的概念:**文本数据实体挖掘(EntityExtractio
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- Java 大视界 -- Java 大数据文本分析与自然语言处理:从文本挖掘到智能对话
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在当今的信息化时代,数据成为了重要的资源。特别是文本数据,随处可见,如社交媒体、新闻网站、技术文档、客户反馈等,这些都包含着大量的潜在信息。因此,如何从海量的文本中提取有价值的信息,成为了大数据分析领域的重要课题。Java作为一种高效、灵活的编程语言,在大数据文本分析与自然语言处理(NLP)中发挥着至关重要的作用。本文将介绍如何利用Java开发大数据文本分析和自然语言处理(NLP)应用,带领你从文
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
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众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
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Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
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def max[T](a: T, b: T) = {
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}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
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最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
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能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
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OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分