法治时空（http://www.ghwshi.cn/）：布尔财经NLP语义模型 量化投资界的领航者
当一波又一波的大数据热潮源源不断地向我们铺面而来的时候，你甚至都没有做好准备，就要开始迎接它给你带来的影响了。
大数据让炒股更科学、更理性
面对铺天盖地的大数据概念，不同的用户必定都想从中获取各自所需的价值。对于投资者来说，用大数据炒股无疑不是最佳选择。我们都知道，传统交易市场选股，主要是基于个人的判断，准确性则无法保证。如果利用大数据炒股，则更加科学、理性。布尔财经正是在这样的需求下产生的。
基于十数年的非结构化大数据&NLP数据、算法积累，布尔财经已成为理性投资者研判市场、选股、择时、仓位控制的专业投资系统。
布尔财经与NLP语义模型完美融合
以NLP语义模型为基准，相较于其他数据平台，布尔财经更具优势。
1. 更快
为了满足实时、高并发大数据需求，布尔财经用的Storm流式架构，保证每步分析在50ms内完成，单篇文章抓取结束后在秒级以内即可完成全部分析、并实现个性化推荐，推送到适合的人群面前。相比其他使用推荐引擎的竞争对手还处在日级别的更新速度，有了数量级上的绝对优势。
2. 更准
不同于固定、通用的推荐模型，布尔财经数据分析系统具有独特的自我学习训练式模型，能够根据数据反馈进行自我改进，提升后期预测准确性。
3. 更真
十年的积累造就了业内最全的中文数据库，用最真实的历史数据辅助分析，自然，用户得到的也是最真实的信息。
多因子模型应用让数据更可靠
多因子模型之所以在量化投资界火爆，则是因为其在不同的市场情况下，总有一些因子会发挥作用，并综合得出投资结果。而布尔财经的多因子模型分类更全、维度更广。
布尔财经量化因子包括行情数据、版块信息、舆情信息、大盘数据、相关性分析、技术指标、财务数据、经济指标等；事件因子包括行情事件、公告事项、预测、国家政策、公告事项、技术指标；文本因子则是选取具有重要信息的词语作为文章的特征，共5000个。
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在量化投资界，大量的投资者和研究者都在试图开发更准确的多因子模型，而像布尔财经多因子模型分析如此精密的确实不多见。
目前，除布尔财经外，NLP语义模型也被金融风控、娱乐媒体、公关咨询等行业广泛使用，深受用户喜爱。
