【技术实现步骤摘要】
本申请涉及机器学习，特别涉及一种基于项目风险分析的项目分类方法、系统、介质及设备。
技术介绍
1、随着互联网和大数据的兴起，出现了很多的投、融资平台。这些投、融资平台往往只是对投资项目按行业进行简单的分类，或者仅仅考虑预期收益把投资项目进行简单的分类排列，投资人往往需要在大量的投资项目上浪费大量的时间进行风险分析，以确定出适合自己的投资项目。
2、相关技术中，当前通用的投资项目风险分析手段是通过获取投资项目在一段历史时间内的收益表现数据，基于该数据预测未来该投资项目的风险类型。由于历史时间内的收益表现数据比较单一，不确定性大，使得风险分析结果不准确；同时人工主动基于收益表现数据的分险分析方式主观性强，分析效率低。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种基于项目风险分析的项目分类方法、系统、介质及设备。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现...
【技术保护点】
1.一种基于项目风险分析的项目分类方法，其特征在于，应用于服务器，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多源异构数据包括企业工商信息、企业年报数据、财税报告单、舆情信息、恒生指数以及股票数据；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应于终端针对待投资项目发送的项目风险分析请求之前，还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述初始项目风险分析模型包括双向长短期记忆网络、全连接层、归一化函数以及损失函数；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述每行描述文本的多个词...
【技术特征摘要】
1.一种基于项目风险分析的项目分类方法，其特征在于，应用于服务器，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多源异构数据包括企业工商信息、企业年报数据、财税报告单、舆情信息、恒生指数以及股票数据；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应于终端针对待投资项目发送的项目风险分析请求之前，还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述初始项目风险分析模型包括双向长短期记忆网络、全连接层、归一化函数以及损失函数；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述每行描述文本的多个词汇序列，确定每行描述文本的向量序列，包括：
6.根据权利要求4所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：孟烨，崔小龙，刘铁齐，冯宇飞，李欢，
申请(专利权)人：中科乾唐北京科技股份公司，
类型：发明
国别省市：
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