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利用大数据及文本语义分析来处理金融领域的文本,主要包括文本语义分析,分布式抓取计算,语义网自动构建,文本情感分析;根据文本得出的结论可以辅助投资者进行决策。
语义分析优势
• 深层次分析资讯中实体及实体关系
– 语义搜索“云南干旱”,可以从语义网中得到影响的产品和公司
– 突然发布水利政策,可以识别到政策发布的事件,从而在语义网中找到影响的个股
– 通过语义可以进行情感分析,可以仅查找实体的正负面消息
分布式抓取计算
• 大规模的实时,分布式抓取存储
• 使用Map-Reduce技术来完成语义分析的分布式处理
语义网自动构建
• 传统的语义网知识构建,主要依据手工进行整理,我们进行了一系列的人工智能的研究,可以把一些工作进行自动化处理
• 基于机器学习中迭代,自学习,自动分类的方法,自动识别资讯中知识元,知识元关系,以及实体的属性
• 语义网自动验证,自动识别的进入语义网内部,经过严格的认证,避免错误的数据
样例如云南干旱-语义分析
• 云南干旱对财经领域的影响
– 三七价格暴涨
– 割胶期延后

• 三七涨价影响到以其为原材料的公司

• 橡胶产量变动会影响的公司和其它产品等

相关句子判断倾向性
暂没有太大利空,预计大盘仍有上行概率。不排除挑战60日均线。操作上继续关注个股机会综上,
我们认为指数近期仍可能延续反弹走势,投资者可积极参与活跃板块的交易性投资机会,
预计大盘将会继续振荡,而下周有望再度上冲,短期目标在2180
大盘倾向性走势图
