آنچه سرمایه گذاران باید در مورد پردازش زبان طبیعی بدانند: یک راهنمای سریع

در این شماره از سری "آنچه سرمایه گذاران باید درباره ..." بدانند ، ما پردازش زبان طبیعی (NLP) را پوشش می دهیم ، ابزاری که از رشته های علوم کامپیوتر و رشته های زبانشناسی محاسباتی نتیجه می گیرد. در آخرین موضوع ، ما نمودارهای دانش را به عنوان هسته اصلی تجزیه و تحلیل متن بحث کردیم. و اگر نمودارهای دانش هسته اصلی زمینه داده ها هستند ، NLP انتقال به درک داده ها است.

پردازش زبان طبیعی چیست؟

پردازش زبان طبیعی یک فناوری هوش مصنوعی (AI) است که تجزیه و تحلیل داده های داده های متنی ، بدون ساختار را به صورت خودکار انجام می دهد تا شامل درک زبان طبیعی و تولید زبان طبیعی برای شبیه سازی توانایی انسان در ایجاد زبان باشد. این زبان شناسی محاسباتی را با یادگیری ماشین و مدل های یادگیری عمیق ترکیب می کند و یک تحلیل زبانی ویژه توسط الگوریتم ها انجام می دهد تا یک دستگاه بتواند متن را "بخواند".

از پردازش زبان طبیعی استفاده می شود؟

امروزه ، صنایع مختلف از NLP ، از فیلترهای ایمیل گرفته تا دستیاران مجازی و موتورهای جستجو تا چت بابات استفاده می کنند. در اینجا لیستی از روشهای رایج از پردازش زبان طبیعی استفاده می شود:

• Chatbots: Chatbots برنامه های رایانه ای هستند که از NLP استفاده می کنند. آنها مکالمه انسانی را با شناسایی هدف یک جمله ، تعیین مباحث مناسب ، کلمات کلیدی و احساسات و محاسبه بهترین پاسخ بر اساس تفسیر داده ها شبیه سازی می کنند.

   

چرا پردازش زبان طبیعی برای کشف داده های جایگزین مربوط به مالی مهم است

NLP مهم است زیرا به حل ابهام زبان انسانی در مجموعه داده های بزرگ (داده های بزرگ) کمک می کند. زبانها پیچیده ، متنوع هستند و به روشهای نامحدودی بیان می شوند ، از صحبت کردن صدها زبان و گویش گرفته تا داشتن مجموعه ای منحصر به فرد از دستور زبان و قوانین ، عامیانه و اصطلاحات برای هر یک. به شکل متن ، این متغیرها متن بدون ساختار هستند. اما با NLP ، می توانیم داده های بدون ساختار را به داده های ساختار یافته تبدیل کرده و از آن استفاده کنیم.

به دلیل قدرت NLP ، سرمایه گذاران می توانند داده های بدون ساختار از وب را تحقیق و تجزیه و تحلیل کنند تا بینش در مورد داده های مالی و ESG کسب کنند. شما می توانید از این ثروت از اطلاعات برای تمرکز بر پردازش داده های سیستماتیک ، مدیریت ریسک و کشف آلفا از طریق زمینه ها استفاده کنید ، مانند:

• احساسات عمده شاخص های جهانی
• احساسات تبادل Euronext
• احساسات شرکت خصوصی
• خطرات ESG برای شرکت های دولتی و خصوصی در سراسر جهان

مروری سریع در مورد نحوه کار پردازش زبان طبیعی در SESAMM

در SESAMM ، ما از Entity به رسمیت شناختن (NER) استفاده می کنیم ، که نام افراد ، مکان ها و سایر نهادها را از متن استخراج می کند و سپس به نام نهاد (NED) نامگذاری شده است تا نهادهای نامگذاری شده را بر اساس زمینه و کاربرد آنها شناسایی کند. به عنوان مثال ، متنی که به "الون" مراجعه می کند می تواند از طریق مدیرعامل یا دانشگاهی در کارولینای شمالی به طور غیرمستقیم به تسلا مراجعه کند. ند هنگام طبقه بندی اشخاص برای یک مسابقه دقیق ، زمینه را در نظر می گیرد. در مقایسه با تطبیق الگوی ساده ، که تعداد مسابقات ممکن را محدود می کند ، نیاز به تنظیمات دستی مکرر دارد و نمی تواند هموفون ها را تشخیص دهد ، NED برتر است.

بازنمایی فرآیند برای NER و NED.

SESAMM هنگام شناسایی موجودات و ایجاد بینش های عملی ، از سه ابزار NLP دیگر استفاده می کند: لمات و نشاط ، تعبیه و شباهت. فرآیند Lemmatization یک کلمه را به شکل پایه خود (مورفولوژی) عادی می کند تا به شناسایی و جمع آوری موجودات کمک کند. Embedding یک مقدار عددی را به موجودیت اختصاص می دهد تا به تجزیه و تحلیل چگونگی تغییر کلمات بسته به متن و درک تفاوت های ظریف بین کلماتی که به همان مفهوم اشاره می کنند ، کمک کند.

بازنمایی گره ها در یک نمودار دانش.

البته ، NLP نمی تواند بدون هسته اصلی فرآیند تحلیلی متن: نمودارهای دانش. نمودار دانش یک نمایش دیجیتالی از شبکه ای از نهادهای دنیای واقعی ، پایه و اساس موتور جستجو یا سرویس پاسخ به سؤال است. این مدل داده های ساخت یافته این طرح را از طریق ابرداده معنایی و پیوند دادن ، چارچوبی برای تجزیه و تحلیل ، ادغام داده ها ، اشتراک گذاری و اتحاد فراهم می کند. به عبارت دیگر ، مانند نقشه و افسانه است ، با افسانه ای که مفاهیم ، نهادها و رویدادها را برچسب گذاری می کند و نقشه ارتباط و شناسایی روابط آنها است. این جزئیات در یک پایگاه داده نمودار ذخیره می شوند و به عنوان یک نمودار نمودار تجسم می شوند ، از این رو اصطلاح دانش.

بستر پردازش زبان طبیعی SESAMM برای تحقیقات و تجزیه و تحلیل سرمایه گذاری

SESAMM ارائه دهنده پیشرو در پردازش زبان طبیعی و راه حل های یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل شرکت ها و شرکت های سرمایه گذاری است.