课程资料

• 讲稿下载：（报名后可见）

• 课程实做及讨论记录：（报名后可见）

课程笔记

2019又是无聊读报ing？Seq2Seq帮你提取重点信息！

课程背景

对于每天早上到公司首要任务就是要开始读报的金融从业人员来说，又是个得用好几杯咖啡因才能撑过的时光，但为何不使用深度学习协助我们快速从中找重点。Seq2Seq（序列到序列）让想象变成可能。

Seq2Seq模型，最早被提出于2014年，该技术突破了传统固定大小的输入问题，开通了将深度神经网络模型运用于序列型任务的先河，并被证实在机器翻译任务以及问答系统的应用中有着不俗的表现。

现如今Seq2Seq技术已经在机器翻译领域有非常广泛的应用了。但我们今天要讲的重点不在机器翻译，而在于利用Seq2Seq序列模型让机器读懂文本中的“重点”，从而得出金融交易策略的结论。

课程目的

学完本课程，你能做到

• 了解Encoder-Decoder模型的基本概念

• 了解注意力机制的基本概念

• 掌握使用序列模型，标注投研报告重点信息的方法

课程详情

本课程的主要内容有：

• 序列到序列（Seq2Seq）模型观念

• 不只教建模，当然还要教标注

• 注意力(Attention)重新发明了序列到序列

课程实做

• 投研报告打开的正确方式：掐头去尾找重点