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深度學習
深度學習預訓練語言模型 案例篇 中文金融文本情緒分類研究 版權信息
- ISBN：9787302607465
- 條形碼：9787302607465 ; 978-7-302-60746-5
- 裝幀：70g膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
深度學習預訓練語言模型 案例篇 中文金融文本情緒分類研究 本書特色
通過18個視角的預訓練語言模型演進過程的思維導圖展示和1000多個預訓練語言模型的全方位歸納總結，帶領讀者深入了解金融領域知識增強大模型的應用實戰全過程，助力金融科技新基建產業化落地，幫助金融從業者加快推進金融行業數字化轉型。 人工智能與金融科技前沿技術相結合，配有微課視頻、源代碼等
深度學習預訓練語言模型 案例篇 中文金融文本情緒分類研究 內容簡介
本書在全面概述預訓練語言模型演進過程并對BERTology模型詳盡綜述的基礎上，將深度學習預訓練模型理論和金融行業實踐相結合，介紹了深度學習預訓練模型在人工智能產業、金融行業、金融科技領域的實戰項目案例，專注于金融文本情緒分類典型應用場景，揭示出特定領域預訓練模型潛在的一般規律。全書共分7章，分別為：預訓練模型與金融文本情緒分類任務、預訓練語言模型關鍵技術、面向中文金融文本情緒分類的預訓練模型對比、FinWoBERT：中文金融領域增強預訓練模型、GAN-FinWoBERT：對抗訓練的中文金融預訓練模型、FinWoBERT+ConvLSTM：基于投資者情緒權重的科創50指數預測、總結與展望，每章內容隨項目實踐的深入層層遞進、逐步展開。
本書適合自然語言處理、金融科技領域的研究人員和技術人員，高等學校或培訓機構教師和學生以及有意了解相關領域的學習者和愛好者閱讀。
深度學習預訓練語言模型 案例篇 中文金融文本情緒分類研究 目錄
第1章 預訓練模型與金融文本情緒分類任務
1.1 金融文本情緒分類任務的挑戰
1.2 發展現狀與任務意義
1.2.1 預訓練模型發展現狀
1.2.2 金融文本情緒分類任務意義
1.3 情緒分類
1.3.1 文本情緒分類
1.3.2 金融文本情緒分類
1.3.3 基于非預訓練模型情緒分類的證券市場分析
1.4 預訓練語言模型
1.4.1 預訓練語言模型的演進
1.4.2 基于BERTology擴展的預訓練模型
1.5 基于預訓練模型的金融文本情緒分類任務
1.5.1 金融文本情緒分類預訓練模型
1.5.2 基于預訓練模型情緒分類的證券市場分析
第2章 預訓練語言模型關鍵技術
2.1 預訓練方法
2.2 上下文感知的語言表征學習
2.3 高效的特征提取器
2.3.1 神經注意力機制
2.3.2 序列到序列的注意力模型
2.3.3 變換器模型
2.3.4 “X-former”改進模型
2.4 自監督學習
2.5 遷移學習技巧方法
2.6 BERT預訓練語言模型
小結
第3章 面向中文金融文本情緒分類的預訓練模型對比
3.1 模型對比目的
3.2 項目技術原理
3.3 對比實現方法
3.4 標準流程步驟
3.5 自建（評測）標注語料庫
3.6 數據集劃分
3.7 描述統計分析
3.7.1 語料庫統計量描述
3.7.2 訓練集和測試集統計量描述
3.7.3 統計分析
3.8 對比模型
3.9 模型實現
3.10 運行環境
3.11 模型加載
3.12 微調策略
3.12.1 情緒分類任務微調
3.12.2 分類器超參數調試
3.13 數據預處理
3.13.1 數據讀取、轉換和清洗
3.13.2 分詞、填充和其他
3.14 評估指標
3.14.1 混淆矩陣
展開全部
深度學習預訓練語言模型 案例篇 中文金融文本情緒分類研究 作者簡介
康明，蒙納士大學（Monash University）、中國社會科學院大學博士，北京大學金融學專業經濟學碩士，中國人民大學概率論與數理統計專業理學碩士、通信工程專業工學學士，計算機技術與軟件高級工程師、統計師、經濟師，具備基金、證券、保險從業資格，擁有計算機科學與信息技術、數學（統計學）以及經濟學（金融學）交叉學科背景，是兼具科技創新、金融市場和醫學信息綜合素質能力的復合型、應用型專業技術人員。在計算機、統計學、經濟學的核心期刊及國際會議發表論文數篇。目前從事金融和醫療領域人工智能、區塊鏈、大數據的科研和研發工作。
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