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本文通过注意力机制来模仿人类学习新闻舆情时的“顺序内容依赖”和“多样化影响”，构建起对个股同一日多条新闻、不同自然日不同新闻进行文本挖掘从而预测个股短时走势的混合注意力机制网络HAN（Hybrid AttentionNetworks），在沪深300 股票池内构建的TopK-Dropout 策略具有较为明显的多头端收益，对训练后模型的注意力系数进行分析表明各模块的注意力机制可以较好地聚焦于个股的重点舆情，与预期较为一致。
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