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《自然语言处理在金融中的应用》
所属分类:金融
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自然语言处理在金融中的应用
共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 金融NLP的行业价值与典型应用场景
课程导入
学习目标
02
金融文本数据基础
公告 · 研报 · 新闻
金融文本数据基础
公告
03
Python与NLP环境搭建
Anaconda · Jupyter · 常用库(NLTK
Python
NLP
04
文本预处理基础
分词 · 去停用词 · 词形还原
文本预处理基础
分词
05
金融领域词表与术语
构建金融词典 · 识别专业术语 · 处理缩写与数字表达
金融领域词表
术语
06
文本表示方法
词袋模型 · TF-IDF · 词向量(Word2Vec
文本表示方法
词袋模型
07
上下文嵌入与预训练模型
BERT · FinBERT · RoBERTa等模型原理及在金融领域…
上下文嵌入
预训练模型
08
情感分析基础
金融情感分类任务 · 标注数据 · 情感词典(Loughran-McDo…
情感分析基础
金融情感分类任务
09
金融情感分析实战
使用FinBERT对金融新闻或社交媒…
金融情感分析实战
FinBERT
10
命名实体识别(NER)
金融实体类型(公司 · 人名 · 产品
NER
命名实体识别
11
金融NER实战
从财报或公告中抽取公司名称 · 高管姓名 · 交易金额
NER
金融
12
关系抽取与知识图谱
金融实体间关系(并购 · 投资 · 供应链)
关系抽取
知识图谱
13
文本分类任务
新闻分类 · 公告类型识别 · 监管文件分类
文本分类任务
新闻分类
14
主题建模
LDA · NMF在金融文档主题发现中的应用 · 如研报主题聚类
主题建模
LDA
15
文本摘要技术
抽取式与生成式摘要 · 应用于财报摘要 · 新闻聚合
文本摘要技术
抽取式
16
金融文本摘要实战
对上市公司年报或研报生成简洁摘要 · 评估ROUGE指标
金融文本摘要实战
对上市公司年报或…
17
智能问答系统
基于检索与生成的金融问答 · 如客服机器人 · 法规查询
智能问答系统
基于检索
18
金融事件抽取
事件类型(盈利预警 · 并购 · 违约)
金融事件抽取
事件类型
19
时间序列与文本融合
利用新闻情感 · 事件信号增强股价预测模型 · 特征工程与融合方法
时间序列
文本融合
20
金融风险预警
基于NLP的信用风险 · 市场风险 · 舆情风险监测
金融风险预警
NLP
21
监管科技与合规
NLP在反洗钱 · 内幕交易检测 · 监管报告自动化中的应用
监管科技
合规
22
金融对话系统
任务型对话(客服 · 理财咨询)与闲聊型对话的设计与实现
金融对话系统
任务型对话
23
多语言与跨语言金融NLP
处理多语种新闻 · 财报 · 跨语言迁移学习
NLP
多语言
24
小样本与弱监督学习
在金融标注数据稀缺时使用主动学习 · 数据增强 · 远程监督
小样本
弱监督学习
25
模型可解释性
LIME · SHAP在金融NLP模型中的应用 · 解释情感或风险预测结果
模型可解释性
LIME
26
金融NLP模型部署
模型压缩 · ONNX · Docker
NLP
金融
27
常见问题与调优
过拟合 · 类别不平衡 · 长文本处理
常见问题
调优
28
综合实战项目一
基于新闻情感与事件构建一个简单的股票…
综合实战项目一
基于新闻情感
29
综合实战项目二
构建一个金融知识图谱问答系统 · 覆盖实体抽取 · 关系构建与问答
综合实战项目二
构建一个金融知识…
30
课程总结与进阶方向
回顾核心技能 · 行业趋势(大模型 · 多模态)
课程总结
进阶方向
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