一种基于注意力机制的金融事件修饰时态的分析方法

摘要

本发明公开了一种基于注意力机制的金融事件修饰时态的分析方法，属于数据处理技术领域；本分析方法的核心思想为：将输入文本向量化后，应用深度学习神经网络技术，结合注意力机制技术，对输入的文本向量做高维度的特征学习，目标是学习到时态最相关的高维度特征，最后依据学习到的特征做输出判断时态；本发明旨在解决现有技术中更多依赖人为编辑规则的缺陷，从而提高效率，增强可扩展性；应用注意力机制做时态分析可以获得更加丰富的文本特征，提高了输出结果的精度，大大减少了误差并提高了效率。