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金融NLP进阶的两种思路

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发表于 2020-1-7 17:41:20 | 显示全部楼层 |阅读模式

“NLP”和“知识图谱看做“双子星”是十分可取的想法,这两项关键技术在金融领域的应用场景高度重合,两者相互依托、互为补充。前者不断丰富后者的内容,后者则为前者提供背景知识的支持。
知识图谱智能推理结合
“NLP+知识图谱”这两个“双子星”中,还应加上“智能推理”一环,从而形成“语义理解+知识支撑+动态推理”的“三驾马车”。因为如果模型缺乏推理能力,欠缺揭示分析结果深层原因的“可解释性”,对于金融这种需要“刨根问底”的领域容易引发“灾难后果”。知识图谱一般认为仅存储静态的知识,静态的知识需要与动态的推理规则相结合才能推导并得出新的认识和结论,发挥所构建知识库的最大效用。虽然目前已经提出“事理图谱”概念,其是否属于动态知识仍有待商榷。引入“智能推理”可以形成事实到结论之间的推理链条,从而能够对所得结论进行必要的解释。
例如,引入类似“原材料供应紧张 → 生产成本上升 → 净利润下降 → 股价下跌”反映专业知识的规则与推理不仅可以引导模型学习的方向,缩小的搜索空间,还可以作为先验信息,进行更为合理的贝叶斯统计推断。
经验主义、理性主义缺一不可
一般认为,NLP主要有两种研究思想和方法,第一种是理性主义方法,其主要思路是通过归纳语言学规则来分析和生成语言,优点是语言表达结构和组成成分可以借助规则直接清晰地表示出来,但规则过于“刚性”会导致无法处理例外情况、鲁棒性差、规则获取和更新代价高等问题。另一种研究方法是经验主义方法,主要是采用机器学习(特别是统计学习)从语料集中自动或半自动地获取语言学统计知识来构建模型,然后对新的文本进行推断。目前最热门的深度学习也属于经验主义方法,近年来取得了快速进展和广泛应用,在学术界和企业界备受瞩目。
对于金融领域的NLP应用来说,经验主义和理性主义这两方面不应是“离异”状态,而应该积极的“联姻”,就如哲学家培根所主张的,既反对狭隘的理性主义,也反对纯粹的经验主义。具体说来,以逻辑推理为代表的符号主义与神经网络为代表联结主义的深度融合应是未来最具发展潜力的方向之一。
目前NLP技术在自然语言的深度理解方面,仍然存在大量的探索空间,例如如何准确处理篇章范围内的指代消歧;如何正确理解比拟、比喻和隐喻等。随着金融NLP经验主义与理性主义研究方法的融合提升,并且与知识图谱、智能推理等进一步结合,更多的难题将期望得到解决。
文章来源:亿欧科技与产业创新服务平台

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发表于 2020-1-7 17:41:23 | 显示全部楼层
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