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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。
最近更新: 3年多前SmoothNLP 金融文本数据集(公开) Public Financial Datasets for NLP Researches Only
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