白雪|NLP加持知识图谱在金融事件挖掘中的应用

本文转载自公众号&＃xff1a;阡寻科技。

9月15日讯&＃xff0c;涵盖金融科技、人工智能及区块链领域的2018恒生技术开放日于今日开幕&＃xff0c;阡寻科技联席CEO、复旦大学人工智能方向博士白雪受邀出席本次大会&＃xff0c;分享了金融领域事件特点分析、常用的事件抽取方法以及金融知识图谱加持NLP等方面的实践与心得。与参会人员共同探讨了自然语言与知识图谱未来的发展方向&＃xff0c;并对人工智能技术在金融领域的应用进行了展望。

资本运作&＃xff0c;并购、高管动向等事件会对金融产品价格产生冲击&＃xff0c;这些事件会引发股票、期货等金融产品价格的波动&＃xff0c;并且由于各方对事件解读的观点不同&＃xff0c;对标的价格也会产生不同的影响&＃xff0c;故需要对这些事件进行特点分析&＃xff0c;通过文本数据解析与语义理解&＃xff0c;从多维度建立立体的关联关系&＃xff0c;来满足投资者对事件更快、更全、更准确的挖掘需求。

事件抽取是对文本进行预处理、触发词抽取与论元识别等步骤后&＃xff0c;从非结构化信息中抽取出特定的元素&＃xff0c;并以结构化的形式呈现给用户。白博士向大家展示了事件抽取的大致流程&＃xff0c;首先以基于规则或机器学习的方法来判断句子的属性&＃xff0c;然后抽取事件骨干&＃xff0c;同时围绕同一事件可能存在的多个表达句子&＃xff0c;用实体对齐、同义词对齐等手段进行泛化&＃xff0c;再通过抽取公共子串或“填坑”的方式来“拼凑”完整的事件表达式。

金融行业产业链上的各元素之间存在着一定的逻辑关系&＃xff0c;这些相近的元素可以从词库的扩充&＃xff0c;子图近邻的相似等方面&＃xff0c;进行语义理解与词法分析处理&＃xff0c;对NLP进行加持与助力&＃xff0c;进一步的&＃xff0c;还能基于图谱路径进行事件的关联和推理。知识图谱在场景识别、关联查询、交叉验证等各种NLP和AI任务上都能起到积极作用。

在事件沿知识图谱的推理上&＃xff0c;白博士以泰国特大洪水与新能源汽车销量上涨&＃xff0c;分别对橡胶行业和下游碳酸锂电池生产企业股价的影响为例&＃xff0c;分析了沿知识图谱多步推理的原理&＃xff0c;此项技术在金融投资领域具有广泛的需求&＃xff0c;可帮助人们及时发现投资机会与潜在风险。

白博士坦言NLP&＃43;知识图谱、事件抽取和推理等方向&＃xff0c;尚处在研发应用初级阶段&＃xff0c;未来发展空间很广&＃xff0c;仍需大家不断的努力。

阡寻科技将深度发掘自然语言与知识图谱在金融科技、工业智能化、监管科技领域的应用&＃xff0c;为市场带来股票对话机器人、事件预警、智能资讯、自动报告、智能公告、知识图谱构建与推理、智能矿山系统等多种产品&＃xff0c;打造一个全方位覆盖行业产业链的数字信息平台。

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