تحليل وتطبيق نموذج النص القائم على تحسين CNN-LSTM في المجال المالي

مع التطور المستمر لتكنولوجيا المعلومات، أصبح تحليل الرأي العام القائم على النصوص مفتوحة المصدر ووعي الوضع المالي نقطة بحث ساخنة. تركز هذه الدراسة على الأخبار المالية ومعلومات التعليقات. أولاً، يتم اقتراح نموذج تصنيف زاحف الموضوعات يجمع بين مزايا CNN وLSTM لتحسين قدرة التعرف على الموضوعات في نصوص الأخبار المالية، وتم اقتراح نموذج CNN-LSTM-AM للتنبؤ بتقلبات أسعار الأسهم. يقوم هذا النموذج بإجراء تحليل للمشاعر من خلال BiLSTM، ويجمع بين عدة عوامل عاطفية وبيانات تاريخية للسوق، ويظهر أداءً تنبؤيًا متفوقًا مقارنة بالنماذج التقليدية في تجارب متعددة.