我有来自彭博社，MarketWatch，CNN等各种金融网站的新闻报道列表。我想根据财务相关性对文章进行分类，以便了解是否涉及任何财务困境或任何危机。< / p>
我使用NLTK在Python中开发了一个程序，根据其财务相关性为每篇文章提供分数。
目前，我正在使用关键字的列表/词典，如：
并检查新闻文章中此列表中有多少单词，并为每个单词保留一个分数，然后添加所有单词分数以获得总分。
同样，我有财务短语的列表/词典：
从此列表中得分并添加上面的列表，然后将总分数分配给文章，该文章是其相关性的指标。
我想在这个过程中加入机器学习，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。