书目详细信息
： 深度学习预训练语言模型:中文金融文本情绪分类研究,案例篇
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-302-60746-5:CNY69.90 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 深度学习预训练语言模型/.康明著 |
| 出版发行项： | 北京:,清华大学出版社:,2022 |
| 载体形态项： | 144页:;+图:;+26cm |
| 丛编项： | 大数据与人工智能技术丛书 |
| 提要文摘： | 本书在全面概述预训练语言模型演进过程、并对BERTology模型详尽综述的基础上，将深度学习预训练模型理论和金融行业实践相结合，介绍了深度学习预训练模型在金融行业金融科技产业人工智能领域实战项目案例，专注于金融文本情绪分类典型应用场景，揭示出特定领域预训练模型潜在的一般规律。全书分为7章，分别为：预训练模型与金融文本情绪分类任务、预训练语言模型关键技术、面向中文金融文本情绪分类的预训练模型对比、FinWoBERT：中文金融领域增强预训练模型、GAN-FinWoBERT：对抗训练的中文金融预训练模型、FinWoBERT+ConvLSTM：基于投资者情绪权重的科创50指数预测、总结与展望，每章内容随项目实践的深入层层递进、逐步展开。 |
| 题名主题： | 机器学习 应用 自然语言处理 |
| 中图分类： | TP391 |
| 个人名称等同： | 康明 著 |
| 记录来源： | CN 91MARC 20220924 |
| 记录来源： | CN TSG 20231209 |