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本课程属于：045-金融NLP与文本智能 智能金融与金融工程 · 共 15 门相关课程，组合学习更完整。
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金融命名实体识别NER实战

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=金融NER的定义 · 学习目标 · 整体课程框架与实战项目概览
课程导入NER
02
金融文本特点
目标=金融公告 · 研报 · 新闻
金融文本特点目标=金融公告
03
命名实体识别基础
目标=NER任务定义 · 实体类别 · 序列标注体系BIO/BIOES与评价…
命名实体识别基础NER
04
金融实体类型体系
目标=公司名 · 股票代码 · 金融机构
金融实体类型体系目标=公司名
05
数据采集与合规
目标=金融文本来源 · 爬虫策略 · 版权与隐私合规
数据采集合规
06
数据标注方法
目标=标注规范制定 · 标注工具选择 · 标注质量控制与一致性检验
数据标注方法目标=标注规范制…
07
数据预处理
目标=分词 · 去噪 · 繁简转换
数据预处理目标=分词
08
传统机器学习方法
目标=HMM · CRF在金融NER中的原理 · 特征工程与实战流程
传统机器学习方法HMM
09
深度学习入门
目标=Word2Vec · GloVe · FastText等词向量在金融NER…
深度学习入门Word2Vec
10
RNN与LSTM实战
目标=BiLSTM-CRF模型结构 · 训练技巧与金融实体识别效果分析
RNNLSTM
11
CNN与混合模型
目标=TextCNN · CNN-BiLSTM-CRF在金融短…
CNN混合模型
12
注意力机制
目标=Self-Attention · 多头注意力在金融实体边界识别中的作用
注意力机制Self-Attenti…
13
Transformer与BERT
目标=BERT · RoBERTa · FinBERT等预训练模型在金融NE…
TransformerBERT
14
金融领域预训练模型
目标=FinBERT · BloombergGPT等模型特点 · 适用场景与迁移学习策略
金融领域预训练模…FinBERT
15
大模型与提示学习
目标=类模型 · Prompt-tuning · In-context Learnin…
大模型提示学习
16
少样本与零样本NER
目标=金融冷启动场景 · 原型网络 · 对比学习与数据增强方法
NER少样本
17
嵌套与不连续实体
目标=金融文本中的嵌套实体 · 不连续实体识别方法与实战
嵌套不连续实体
18
多模态金融NER
目标=结合表格 · 图表 · PDF版面信息的实体识别方法
NER多模态金融
19
模型评估与误差分析
目标=精确率 · 召回率 · F1
模型评估误差分析
20
模型部署与优化
目标=ONNX · TensorRT · 模型量化
模型部署优化
21
实战项目一
目标=上市公司公告实体抽取 · 从数据标注到BiLSTM-CRF全流…
实战项目一目标=上市公司公…
22
实战项目二
目标=金融新闻事件主体识别 · 基于BERT微调与CRF后处理
实战项目二目标=金融新闻事…
23
实战项目三
目标=财报表格与文本联合NER · 处理金额 · 指标与时间实体
实战项目三NER
24
实战项目四
目标=研报观点实体抽取 · 识别机构 · 分析师
实战项目四目标=研报观点实…
25
实战项目五
目标=金融风控文本NER · 识别风险主体 · 风险类型与风险事件
实战项目五NER
26
常见问题与调优
目标=标签不平衡 · 实体边界模糊 · 长实体
常见问题调优
27
工具与框架
目标=spaCy · Stanza · HanLP
工具框架
28
知识图谱衔接
目标=NER结果到金融知识图谱的实体… · 关系抽取与图数据库存储
知识图谱衔接NER
29
综合提升
目标=多任务学习 · 领域自适应 · 持续学习与主动学习在金融NER中的进…
综合提升目标=多任务学习
30
课程总结与项目复盘
目标=知识体系回顾 · 实战经验提炼 · 后续学习路线与职业发展建议
课程总结项目复盘