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我有一个来自各种金融网站(例如 Bloomberg、MarketWatch、CNN 等)的新闻文章列表。我想根据它们的财务相关性对这些文章进行分类，以便了解是否涉及任何财务困境或任何危机。
我使用 NLTK 在 Python 中开发了一个程序，该程序根据每篇文章的财务相关性给出评分。
目前，我正在使用关键字列表/词典，例如:
并检查新闻文章中存在此列表中的单词数量，并为每个单词保留分数，然后将所有单词分数相加以获得总体分数。
同样，我有金融短语列表/词典:
将此列表和上面列表中的分数相加，然后将总分分配给文章，作为其相关性的指标。
我想将机器学习纳入此过程，并希望将上述方法中已经分类的新闻文章作为训练集。
请帮助找到实现此目的的最佳算法。
最佳答案
这是一个分类机器学习问题，逻辑回归可以解决这个问题:
关于python - 财经新闻的机器学习，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/25523628/
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