【摘 要】
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金融信息的准确提取和管理利用对企业生产经营和个人投资理财均具有重要意义。随着金融信息的爆炸式增长,传统的人工信息提取和利用技术已经无法满足企业和个人的需求。近年来,深度学习技术飞速发展,特别是在图像识别和自然语言处理领域取得了重要突破,将深度学习应用于金融信息提取和管理利用已成为发展趋势。本文利用深度学习技术,针对金融票据信息识别和新闻信息提取与市场预测开展了系统的研究与开发工作,主要工作和创新点
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金融信息的准确提取和管理利用对企业生产经营和个人投资理财均具有重要意义。随着金融信息的爆炸式增长,传统的人工信息提取和利用技术已经无法满足企业和个人的需求。近年来,深度学习技术飞速发展,特别是在图像识别和自然语言处理领域取得了重要突破,将深度学习应用于金融信息提取和管理利用已成为发展趋势。本文利用深度学习技术,针对金融票据信息识别和新闻信息提取与市场预测开展了系统的研究与开发工作,主要工作和创新点如下:(1)使用OpenCV库对增值税发票图像进行灰度化、去噪、二值化、倾斜校正、透视变换、区域分割等预处理,显著增强了图像质量,为后续文本定位和识别打下基础;(2)针对整张发票文本检测时定位框重叠的问题,根据增值税发票版面规则和各个区域具有的先验信息预先将发票划分为四个区域,然后对其中的文本分别进行定位和识别;在CTPN文本检测算法的基础上,改进了文本线后处理算法,新算法在准确率、召回率和F得分三个指标上均优于CTPN;(3)采用DenseNet+BLSTM+CTC结构进行文本识别,并将训练生成的模型在另外的数据集上做微调,以增强模型鲁棒性,字符识别准确率达到98.42%;(4)使用tkinter模块搭建了发票信息提取界面,并对识别结果进行模版匹配,使发票各字段和内容做到一一对应,提高了系统的友好性;(5)使用BeautifulSoup库爬取财经新闻数据和道琼斯指数集,生成相应标签,N-garm模型、情感分析工具、Doc2Vec模型三种方法的对比结果显示:Doc2Vec模型在长期数据集上表现更好,预测准确率达到55.82%;情感分析工具在短期数据集上效果更佳,加入LSTM后准确率达到77.58%。
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