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1. 了解几类NLP技术在金融资管领域的典型应用场景; 2. 了解如何运用 tag2vec思想和改进的Transformer模型构建起端到端的千万级文本分析系统; 3. 了解如何运用文本增强技术、迁移学习、记忆网络等技术手段构建少样本下的金融舆情监控系统。 新技术/实用技术点: 1. 基于 tag2vec 技术和FNN网络的智能文本采集算法; 2. 面向金融场景的NLP层次化解决方案; 3. 多维度文本增强技术; 4. 基于行业记忆网络的迁移学习。 熵简科技 | 联合创始人 博士毕业于清华大学电子工程系,以第一作者身份发表学术论文10余篇,申请专利6项,致力于将先进的自然语言处理及深度学习技术真正落地于金融资管领域,让科技赋能产业。目前负责熵简科技NLP技术中台的建设,包括层次化的分层架构、大数据泛采体系、持续部署的后台支持以及前沿算法的领域内落地等,为熵简科技的各大业务线提供底层技术支持和可落地的解决方案。
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