自然言语处理技术助力人工智能落地金融运用

自然言语处理是计算机迷信范畴与人工智能范畴中的一个重要方向。它研讨能完成人与计算机之间用自然言语停止有效通讯的各种实际和方法。自然言语处理是一门融言语学、计算机迷信、数学于一体的迷信。因此，这一范畴的研讨将触及自然言语，即人们日常运用的言语，所以它与言语学的研讨有着亲密的联络，但又有重要的区别。自然言语处理并不是普通地研讨自然言语，而在于研制能有效地完成自然言语通讯的计算机系统，特别是其中的软件系统。因此它是计算机迷信的一部分。自然言语处理（NLP）是计算机迷信，人工智能，言语学关注计算机和人类（自然）言语之间的互相作用的范畴。

一、自然言语处理的概念，针对金融范畴的自然言语处理有何不同？

NLP本身是人工智能中的一个重要的方向，简单来说，处理自然言语的过程就是让机器去了解人的文本或言语，其中如翻译、语音辨认、语义了解、智能问答，知识图谱等都属于NLP的范畴。

自计算机诞生伊始，人类就努力于让机器来了解我们言语。随着人工智能、计算机迷信、信息工程、统计学、甚至言语学等学科知识的不断提高，目前NLP曾经拥有了大量的商业运用，如机器翻译（Google翻译、有道翻译等）、知识图谱（以Google为代表的搜索引擎）、智能问答（Apple的Siri、亚马逊的Alexa以及各种智能机器人）等等。

但是，金融范畴的NLP目前仍处于探求阶段，金融本身是一个专业性很高的范畴，很多词汇在金融语境下会产生特殊含义，一切的子成绩都会有一个独特的了解方式，而且金融范畴衡量处理结果的方式也与其他范畴不同。比如针对舆情分析，金融范畴要求对市场将来的走势有一定的预见性。

因此，金融范畴的NLP需求预备特殊的训练数据集，而目前NLP一切方法都是基于大量的数据集基础上，数据集的缺乏也是目前NLP在金融范畴所面临的最大成绩之一，这也是金融范畴高度的专业性与深度导致的。

二、自然言语处理的发展历程和技术应战

NLP的发展进程与人工智能发展的脚步大体相反，都阅历了如下的发展阶段：

20世纪50-80年代：简单的完成人类掌握的规则，基于人类的阅历；

20世纪90年代-2000年左右：次要基于统计学的原理与方法；

2000年之后至今，由于数据的大幅加强、计算力的大幅提升，人们也逐渐末尾将如日中天的深度学习方法引入到NLP范畴中，在机器翻译、问答系统、自动摘要等方向获得了严重打破。

但同时也该当留意到，NLP目前也照旧面临诸多的应战。人类的言语非常简练，在很多对话中是省略背景知识的。人类本人是可以很容易地了解这种省略的背景知识，但在NLP的过程中却能够是很大的应战。

比如"司机，我在前门下车"这句话，当机器不了解详细语境的时分，就难以分清终究在公交车前门，还是在北京前门站下车。

三、面向中文与英文的NLP存在哪些不同？中文NLP，特别是在金融范畴存在哪些难点，有没有某种算法是最佳的？

从言语本身下去看，英文比中文更直接，应用名词就可以很大程度上判别出一句话的语义。作为表音文字，英文还可以经过语法、时态、词性、词根、词缀、单复数等方式来让机器判别真实意图。

中文是象形文字，没有各种词性的转换，也无法对某个单字停止拆分，因此机器一定要经过上下文语境来判别详细语义。由于中文的特殊性，同一个义务、同一个模型在英文语境的表现普通要比中文好。

中文分词是中文NLP的难点之一。如"结婚的和尚未结婚的"，应该分词为"结婚/的/和/尚未/结婚/的"，还是"结婚/的/和尚/未/结婚/的"，不同的分词方法会产生一定的歧义。再比如，"美国会经过对台售武法案"，我们既可以切分为"美国/会/经过对台售武法案"，又可以切分成"美/国会/经过对台售武法案"。

随着深度学习的普遍运用，中文与英文在言语上的差异也逐渐变成训练数据量上的差异，以往在NLP范畴，可供运用的中文数据量比英文数据要少得多，这是目前中文NLP的难点之一。但是随着有越来越多的人投入到中文人工智能以及NLP范畴的研讨中来，中文数据集不足的成绩正在逐年改善。

在金融范畴，针对基础性成绩，中英文所处的阶段其实大体相反，但是针对如情感分析、市场预测等复杂成绩，由于要结合详细的语境以及相应的运用场景，同时要思索训练的数量级成绩，无论是中文还是英文的NLP要走的路都还有很多。

四、NLP系统在金融范畴的实践作用

全网舆情监控、产业链分析、让机器协助金融机构阅读大量旧事。

例如，商业银行希望运用更片面的数据停止企业的信贷风险管理，提早感知企业的潜在风险。目前常规的风险评价方法是根据企业公布的年报，并综合信贷员实地调查的结果停止判别，但是由于企业本身风险报出通常具有滞后性，公开信息覆盖度不高，看到的往往只是冰山一角，因此判别风险的手腕非常单一。这也是NLP与人工智能可以发挥作用的地方。

NLP可以对信息停止多维关系的发掘，评价企业之间的关系，并经过知识图谱直观呈现企业之间的关联，提早设立预警信号，一旦企业关系网内的相关对象出现恣意变动，便可根据关系权重，疾速地评价对整个关系网的影响程度。

五、将来中文NLP的发展趋向

随着每天产生的数据越来越多，可供机器停止训练的数据集也会不断增多。同时，随着深度学习的发展，算法的不断提高，将不断降低对人类以往阅历的依赖度，就像AlphaGo，摆脱人类阅历后，它会表现愈加出色。特别是在BERT模型出现后，刷新了很多传统NLP成绩的准确程度，甚至在机器阅读了解上，有些模型的准确程度曾经片面超越人类。

从中文角度，NLP将向着深度学习的方向继续发展，随着数据集越来越丰富，针对复杂语义上的关系抽取将会更准确、针对情感辨认也将逐渐提高。[文章参考：妙盈科技--金融范畴中的自然言语处理，弄懂这五个成绩就够了]

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