基于多层次对比学习的金融新闻主题建模方法

本发明提供一种基于多层次对比学习的金融新闻主题建模方法，将对比学习微调任务应用于金融新闻的主题建模方法，采用多层次对比学习的方法，通过对预训练语言模型生成的向量表示进行调整，使得生成的文本向量表示更适用于主题建模任务，并且，由于该方法通过社区发现算法进行主题建模，因此不需要预先指定主题数量，也不需要预先设置繁多的超参数，应用更为方便，也避免了超参数的设置对主题建模结果的影响。经过发明人的实验测试，与现有的主题建模方法相比，本发明提供的方法在应用于金融新闻文本数据集时，建模得到的主题在主题一致性和主题多样性这两项指标上均有相当程度的提升。