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MatthewZhuang
基于20W金融资讯训练得到的词向量
word2vec
使用20W财经新闻训练得到的词向量，主要用于金融概念词识别。
工具：Gensim
示例：
“概念股”最相近词语：
概念 0.828730583190918
题材 0.7935951352119446
龙头股 0.7753161191940308
题材股 0.7550100088119507
板块 0.7369766235351562
雄安股 0.7320193648338318
个股 0.7211922407150269
次新股 0.7193111181259155
妖股 0.7112669944763184
地产股 0.6996505856513977
“大盘”最相近词语：
上证指数 0.8696824908256531
股指 0.7608878016471863
行情 0.7578240633010864
大盘走势 0.7573873996734619
沪综指 0.7557107210159302
短线 0.7531182765960693
创指 0.7396936416625977
缩量 0.7333449125289917
创业板 0.7100648880004883
权重股 0.7078626155853271
"央行"最相近词语：
日本央行 0.7546145915985107
公开市场 0.7421003580093384
欧洲央行 0.7178292274475098
降准 0.7176886796951294
中央银行 0.7170150279998779
货币政策 0.7151328921318054
OMO 0.7060177326202393
央妈 0.7032131552696228
人民银行 0.702327311038971
MLF 0.6819354891777039
MatthewZhuang