自然语言理解在金融领域中的应用

本课程主要讲述了人工智能技术在自然语言理解领域,尤其是在中文自然语言理解领域遇到的瓶颈,以及尝试使用中文形音义特色来解决这种瓶颈的方法。(课时:82 分钟)

自然语言理解 词向量 知识图谱 金融

讲师:   尹相志


课程资料

课程背景

人工智能时代,机器智能的突飞猛进使得人们以为AI可以解决任何难题。然而,自然语言理解,特别是对中文的理解却使得人工智能无法高歌猛进,似乎中文理解成为了人类仅剩的智力堡垒之一。但从另一方面讲,资本的催化会加速一个科技领域的发展。金融业迫切地需要中文的自然语言处理,甚至是自然语言理解上面的突破。那么,目前的深度学习+自然语言处理究竟能够怎样帮助到金融业呢?请让我们聆听华院数据首席科学家尹相志的解读。

课程目的

学完本课程,你能做到

  • 了解利用深度学习技术处理自然语言的一些方法

  • 了解为什么说中文自然语言理解是一个难题

  • 熟悉在金融业应用的一些自然语言处理方法

  • 了解现在的人工智能大赛是怎样出题“刁难”参会者的

课程详情

在本讲解中,我们从如下方面介绍了Word2Vec技术:

  • 中文的理解为何是一个困难的问题

  • 实体-关系与知识图谱在金融业的应用

  • 意图模型在金融业的应用

  • 词向量技术在金融业的应用

  • Brain of things大赛