与CNN-RNN相比,GCN块的加入显著提升了性能,强调图结构的重要性。 与GCN相比,时间序列建模的深度处理(CNN-RNN)也至关重要。 讨论 图结构构建方法(如相关性阈值)对性能有显著影响,未来可探索动态图更新。 模型假设图结构静态,可能不完全反映市场动态,未来可加入时间变化的图。 可扩展性:可加入技术指标(如移动平均线)或基本面数据
文本分类资源汇总,包括深度学习文本分类模型,如SpanBERT、ALBERT、RoBerta、Xlnet、MT-DNN、BERT、TextGCN、MGAN、TextCapsule、SGNN、SGM、LEAM、ULMFiT、DGCNN、ELMo、RAM、DeepMoji、IAN、DPCNN、TopicRNN、LSTMN 、Multi-Task、HAN、CharCNN、Tree-LSTM、DAN、TextRCN
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