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项目介绍: 智能交互金融智能聊天。具体实现用户在所有关于股票话题的智能问答。其中难点是问题 分类、数据预处理、参数提取。 ☆个人工作: 实现金融智能聊天,实现所有股票问题的精确回答。通过提取通用特征将5亿+条训练语料缩减为10w条,语料内存占用量从10G减少到2M,并将精确度提高98%以上。设计划分股票问题为问股、选股、诊股、百科四个话题。设计利用TF-IDF,无监督训练得到分类。提供可靠稳定的后台服务,利用Redis,合理设计数据存储方式,提高平均查询速度到1秒之内。实现用户和机器人流畅交流。

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NLP金融智能交互

项目介绍: 智能交互金融智能聊天。具体实现用户在所有关于股票话题的智能问答。其中难点是问题 分类、数据预处理、参数提取。实现金融智能聊天,实现所有股票问题的精确回答。通过提取通用特征将5亿+条训练语料缩减为10w条,语料内存占用量从10G减少到2M,并将精确度提高98%以上。设计划分股票问题为问股、选股、诊股、百科四个话题。设计利用TF-IDF,无监督训练得到分类。提供可靠稳定的后台服务,利用Redis,合理设计数据存储方式,提高平均查询速度到1秒之内。实现用户和机器人流畅交流。

运行需要有数据,Redis db7存放最新低频指标数据,Redis db10存放最新高频指标数据,mysql存放持久化数据,需要有以下表: industry 行业信息表 index 指数信息表 conseption 概念信息表 basic 所有股票上市信息 technical_2019 股票日度技术指标(一年一张表) valuation_2019 股票日度基本面、财务面指标(一年一张表)

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项目介绍: 智能交互金融智能聊天。具体实现用户在所有关于股票话题的智能问答。其中难点是问题 分类、数据预处理、参数提取。 ☆个人工作: 实现金融智能聊天,实现所有股票问题的精确回答。通过提取通用特征将5亿+条训练语料缩减为10w条,语料内存占用量从10G减少到2M,并将精确度提高98%以上。设计划分股票问题为问股、选股、诊股、百科四个话题。设计利用TF-IDF,无监督训练得到分类。提供可靠稳定的后台服务,利用Redis,合理设计数据存储方式,提高平均查询速度到1秒之内。实现用户和机器人流畅交流。

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