典型文献
债券领域专用词向量研究
文献摘要：
自然语言处理技术推动着智能债市的发展,其关键在于利用计算机充分挖掘债市数据中蕴含的特征和规律.这些特征的本质是对债市文本的数字化编码,可作为债市文本分类、债市舆情分析、债券智能问答等多种应用的计算机输入"语言",是实现智能债市的基础.为了实现对债市文本特征的预提取,本文利用CBOW模型对大量债市文本进行训练,获得了首套债市领域专用的数字"词典",填补了债券领域专用词向量的空白.该词向量利用文本的上下文信息,已经具备了一定的语义表达能力,不仅可以区分一字多义,还可以针对特定概念群进行类推.
文献关键词：
词向量;自然语言处理;债券
中图分类号：
作者姓名：
华娇娇;杜通;唐华云
作者机构：
中央结算公司博士后科研工作站;中债金科信息技术有限公司
文献出处：
引用格式：
[1]华娇娇;杜通;唐华云-.债券领域专用词向量研究)[J].债券,2022(12):86-90
A类：
B类：
债券,领域专用,专用词,词向量,自然语言处理技术,技术推动,债市,利用计算机,市数,文本分类,舆情分析,智能问答,文本特征,预提,CBOW,首套,词典,该词,上下文信息,语义表达,表达能力,一字,多义,类推
AB值：
0.367683
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