随机过程及其在金融领域中的应用 王军 二~四章参考答案

基于深度学习的领域情感词典自动构建_——以金融领域为例。 摘要：【目的】为特定领域情感分析任务构建一个适用的情感词典。 【方法】以金融领域为例, 结合语料库和知 识库的特点, 提出一种全新的构建情感词典的方法: 利用词向量方法将文本信息映射到向量空间, 借助已有的 通用情感词典, 自动标引训练语料, 按照9:1的比例构建训练集和预测集。使用Python构建深度神经网络分类器, 判断特定领域候选情感词的情感极性, 构成情感词典。【结果】本文构建的神经网络分类器的训练集准确度为 95.02%, 预测集准确度为 95.00%, 同时证明了利用本文方法所构建的情感词典在金融领域中的表现优于其他已 有方法。 【局限】抽取种子词的方法需要进一步优化。 【结论】本文方法解决了训练神经网络分类器中训练语料 不足的问题, 同时解决了词向量的语义相关性无法区分情感信息的问题。在构建面向特定领域情感词典上具有 较好的表现, 为该领域其他研究提供参考依据。

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人工智能在金融领域的应用研

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目录 概览：金融安全态势 分析：金融安全威胁 应对：平安科技实践 推介：安全专家服务

中国支付清算协会金融大数据应用研究组 中国信息通信研究院云计算与大数据研究所 为促进大数据技术在金融领域的创新和安全应用，中国支付清算协会在金融科技专业委员会的基础上，成立了金融大数据应用研究组，依托金融科技专业委员会开展相关研究验证和推广交流活动，充分发挥行业协会贴近市场和研究机构的优势，深入研究金融大数据应用理论和实践问题。研究组成立以来，在组长单位中国信息通信研究院云计算与大数据研究所的带领下，在广大成员单位的支持和配合下，积极开展市场调研，努力搭建交流平台，探索行业标准建设，开展了许多富有成效的工作，取得了积极成果。 其中一项重要工作就是面向成员单位征集金融大数据 3 创新应用案例，开展重点课题研究。该项工作自 2017 年 11月启动以来，得到了广大成员单位的积极响应，共征集到 40多个有效案例。经专家严格评审，最终有 24 个案例获评“金融大数据创新应用优秀成果奖”。研究组进一步整合获奖案例内容，结合课题研究成果撰写完成《大数据在金融领域的典型应用研究》白皮书并公开发布，借此机会希望促进行业交流和优秀成果的学习借鉴，为推动金融大数据更好发展应用

金融领域信息系统密码应用