Progetti di machine learning e scienza dei dati per la finanza
by Hariom Tatsat, Sahil Puri, Brad Lookabaugh
Capitolo 10. Elaborazione del linguaggio naturale
Questo lavoro è stato tradotto utilizzando l'AI. Siamo lieti di ricevere il tuo feedback e i tuoi commenti: translation-feedback@oreilly.com
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un sottocampo dell'intelligenza artificiale utilizzato per aiutare i computer a comprendere il linguaggio umano naturale. La maggior parte delle tecniche di NLP si basa sull'apprendimento automatico per ricavare il significato dal linguaggio umano. Quando viene fornito un testo, il computer utilizza degli algoritmi per estrarre il significato associato a ogni frase e raccogliere i dati essenziali. L'NLP si manifesta in forme diverse in molte discipline con vari pseudonimi, tra cui (ma non solo) analisi testuale, text mining, linguistica computazionale e analisi dei contenuti.
Nel panorama finanziario, una delle prime applicazioni della PNL è stata realizzata dalla Securities and Exchange Commission (SEC) degli Stati Uniti. Il gruppo ha utilizzato il text mining e l'elaborazione del linguaggio naturale per individuare le frodi contabili. La capacità degli algoritmi NLP di scansionare e analizzare documenti legali e di altro tipo ad alta velocità offre alle banche e alle altre istituzioni finanziarie un enorme guadagno in termini di efficienza, aiutandole a rispettare le norme di conformità e a combattere le frodi.
Nel processo di investimento, la scoperta di intuizioni richiede non solo una conoscenza del dominio della finanza, ma anche una forte ...
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