Обработка естественного языка (NLP)

Обработка естественного языка (NLP) - это междисциплинарная область, объединяющая лингвистику, компьютерные науки и искусственный интеллект для обеспечения возможности компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык. NLP имеет различные применения, от простых задач, таких как проверка орфографии в текстовых процессорах, до более сложных задач, таких как анализ настроений, машинный перевод и ответы на вопросы. В контексте трейдинга и финансов NLP играет ключевую роль, извлекая ценную информацию из текстовых источников данных, таких как новостные статьи, финансовые отчеты, каналы социальных сетей и звонки по доходам, которые могут использоваться для информирования торговых решений.

Основные концепции NLP

Токенизация

Токенизация - это процесс разбиения текста на более мелкие единицы, называемые токенами, которые могут быть словами, подсловами или символами. Эти токены являются строительными блоками для дальнейших задач NLP.

Пример:

Вход: "Обработка естественного языка"
Выход: ["Обработка", "естественного", "языка"]

Разметка частей речи (POS)

Разметка POS включает маркировку каждого слова в предложении его частью речи, такой как существительное, глагол, прилагательное и т.д. Это помогает в понимании грамматической структуры предложения.

Пример:

Вход: "Фондовый рынок процветает"
Выход: [("Фондовый", "прил"), ("рынок", "сущ"), ("процветает", "глагол")]

Распознавание именованных сущностей (NER)

Распознавание именованных сущностей используется для идентификации и классификации именованных сущностей в тексте по предопределенным категориям, таким как имена лиц, организаций, местоположений, дат и т.д.

Пример:

Вход: "Apple Inc. объявила о своих доходах за 4-й квартал 2023 года."
Выход: [("Apple Inc.", "ORG"), ("4-й квартал 2023", "DATE")]

Анализ настроений

Анализ настроений включает определение настроения, выраженного в фрагменте текста, который может быть положительным, отрицательным или нейтральным. В финансах анализ настроений имеет решающее значение для оценки рыночных настроений на основе новостных статей и постов в социальных сетях.

Пример:

Вход: "Отчет о доходах был разочаровывающим."
Выход: "Отрицательный"

Машинный перевод

Машинный перевод - это автоматический перевод текста с одного языка на другой. Хотя изначально направленный на общий языковой перевод, он также применим в переводе финансовых документов на разных языках.

Пример:

Вход: "Das ist ein Test"
Выход: "Это тест"

Суммирование текста

Суммирование текста нацелено на создание краткого и связного резюме более длинного текстового документа. Это особенно полезно в финансовом секторе для быстрого усвоения длинных финансовых отчетов и звонков по доходам.

Пример:

Вход: "Финансовый отчет за 4-й квартал 2023 года был подробно обсужден, охватывая различные метрики..."
Выход: "Резюме финансового отчета за 4-й квартал 2023 года."

Техники и алгоритмы NLP

Мешок слов (BoW)

Мешок слов - одна из простейших моделей, где текст представлен как неупорядоченная коллекция слов, игнорируя грамматику и порядок слов, но сохраняя кратность.

Пример:

Вход: "Фондовый рынок процветает"
Выход: {"Фондовый": 1, "рынок": 1, "процветает": 1}

Частота термина-обратная частота документа (TF-IDF)

TF-IDF - это статистическая мера, используемая для оценки важности слова для документа в коллекции документов. Важность увеличивается пропорционально числу раз, когда слово появляется в документе, но компенсируется частотой слова во всем наборе документов.

Формула:

TF(термин) = (Количество раз, когда термин t появляется в документе) / (Общее количество терминов в документе)
IDF(термин) = log_e(Общее количество документов / Количество документов с термином t в нем)
TF-IDF(термин) = TF(термин) * IDF(термин)

Встраивания слов

Встраивания слов представляют слова в непрерывном векторном пространстве, где похожие слова имеют похожие векторы. Популярные модели для генерации встраиваний слов включают Word2Vec, GloVe и FastText.

Word2Vec

Word2Vec создает плотные векторные представления слов, используя мелкие нейронные сети. Он работает двумя основными способами: Непрерывный мешок слов (CBOW) и Skip-gram.

GloVe

Global Vectors for Word Representation (GloVe) создает встраивания слов путем агрегирования глобальной статистики совместной встречаемости слов из корпуса.

FastText

FastText расширяет Word2Vec, учитывая информацию о подсловах, что помогает лучше обрабатывать редкие слова и морфологически богатые языки.

Трансформации: BERT и GPT

BERT

Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) предназначен для предварительного обучения глубоких двунаправленных представлений путем совместного кондиционирования на левом и правом контексте во всех слоях. Это позволяет ему более точно понимать контекст слов в предложении.

GPT

Generative Pre-trained Transformer (GPT) фокусируется на задачах генерации языка и был инструментальным в создании продвинутых моделей, способных генерировать человекоподобный текст.

Рекуррентные нейронные сети (RNN) и долгая краткосрочная память (LSTM)

RNN используются для задач, требующих контекста, таких как генерация текста и перевод. LSTM, тип RNN, разработаны для лучшего захвата долгосрочных зависимостей, решая проблему исчезающего градиента, присущую традиционным RNN.

Применение NLP в трейдинге и финансах

Анализ настроений новостей

NLP может анализировать финансовые новости для оценки рыночных настроений и принятия обоснованных торговых решений. Алгоритмы сканируют новостные статьи для обнаружения изменений настроения и прогнозирования рыночных движений.

Суммирование звонков по доходам и отчетов

Финансовые аналитики могут использовать техники NLP для суммирования квартальных звонков по доходам и отчетов, извлекая ключевые моменты и метрики, которые наиболее важны для инвестиционных решений.

Майнинг социальных сетей

NLP может анализировать твиты и другие посты в социальных сетях на предмет настроений и тенденций. Учитывая реальную природу социальных сетей, это предоставляет своевременные аналитические данные о восприятии рынка и потенциальных воздействиях.

Кредитный скоринг

Финансовые учреждения используют NLP для анализа текстовых данных из кредитных заявок, социальных сетей или отзывов клиентов для оценки кредитоспособности.

Обнаружение мошенничества

NLP помогает в обнаружении мошеннической деятельности путем анализа текстовых данных из записей транзакций, электронных писем и других коммуникаций, идентифицируя паттерны, указывающие на мошенничество.

Автоматизированная генерация отчетов

NLP может использоваться для автоматической генерации финансовых отчетов, пресс-релизов и другой документации путем извлечения, суммирования и структурирования информации из различных источников данных.

Возникающие тенденции и проблемы в NLP

Предварительно обученные модели и трансферное обучение

Разработка предварительно обученных моделей, таких как BERT, GPT-3 и RoBERTa, революционизировала NLP, позволяя моделям быть тонко настроенными для конкретных задач с использованием трансферного обучения, значительно улучшая производительность с меньшим объемом данных и вычислительных ресурсов.

Объяснимость

С увеличением сложности моделей NLP обеспечение интерпретируемости и объяснимости их решений имеет решающее значение, особенно в финансах, где заинтересованные стороны должны понимать и доверять прогнозам модели.

Многоязычные и кросс-лингвистические способности

Разработка надежных моделей NLP, которые функционируют на разных языках и диалектах, остается проблемой. Однако достижения в кросс-лингвистических встраиваниях и моделях перевода решают эту проблему.

Этика и предвзятость

Модели NLP могут непреднамеренно изучать и распространять предвзятости, присутствующие в обучающих данных. Обеспечение этического использования AI и смягчение предвзятостей в приложениях NLP является критической областью внимания.

Ведущие компании и исследовательские учреждения в NLP

OpenAI

OpenAI известна своими достижениями в NLP, особенно с разработкой GPT-3.

Google AI

Google AI находится в авангарде исследований NLP, разрабатывая модели, такие как BERT, и богато внося вклад в сообщество NLP.

Hugging Face

Hugging Face - это компания, специализирующаяся на NLP, предлагающая обширную библиотеку предварительно обученных моделей и инструментов для разработчиков.

Allen Institute for AI (AI2)

AI2 проводит передовые исследования по NLP, особенно в областях извлечения знаний и рассуждений здравого смысла.

Stanford NLP

Группа Stanford NLP является одним из ведущих академических органов в исследованиях NLP.

В заключение, NLP - это быстро развивающаяся область с огромным потенциалом в трейдинге и финансах. Она предоставляет мощные инструменты для извлечения действенных аналитических данных из огромных объемов неструктурированных текстовых данных, обеспечивая лучшее принятие решений и разработку стратегий.