AAAIFeb, 2023

德国中央银行证券说明书资格标准审查基于 NLP 的决策支持系统

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TL;DR德国中央银行的数字化倡议中，他们使用自然语言处理技术来审查证券募集说明书的资格标准，将涵盖构建含多样性领域的数据集、建立集成了现有律法规定的基于 Transformer 的语言模型和决策树的半自动决策模型，并可对符合资格标准的申请进行 90% 以上的自动化处理。
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发现论文，激发创造
  • 自然语言处理在金融风险检测中的应用

    应用自然语言处理（NLP）技术在金融风险检测方面的研究，构建了一个基于 NLP 的金融风险检测模型，旨在识别和预测金融文件和通信中的潜在风险。通过实证研究验证，该模型在风险识别和预测方面表现出色，并为金融机构提供有效的风险管理工具。该研究利用先进的 NLP 技术，为金融风险管理领域提供了有价值的参考，提高了风险检测的准确性和效率。

    Jun, 2024

  • 提高临床试验的患者招募效率：基于提示的学习模型应用

    应用基于提示的大型语言模型在临床试验中基于资格标准对患者进行分类的研究提供了有希望的分数，并提出了一种利用 SNOMED CT 本体论进行提取式摘要的方法，该方法也可以应用于其他医学文本。

    Apr, 2024

  • 金融监管的自然语言处理

    本文介绍了自然语言处理技术在金融监管框架中的应用，特别是在没有可用于监督学习的数据集时进行规则和政策的语义匹配搜索。我们概述了如何通过使用免费资源超越简单的预训练句子变换模型，并解释了自然语言处理的关键组成部分背后的数学概念。

    Nov, 2023

  • 通过自然语言处理进行计算机工作市场分析

    利用自然语言处理技术从职位描述中提取相关信息，包括解决训练数据的稀缺性、标注指南的缺乏以及从职位广告中提取有效信息的不足等挑战，最终通过引入抽取方法和多个数据集相辅相成的检索增强模型来提高整体性能，并将提取到的信息置于特定分类体系中。

    Apr, 2024

  • 能源语料库中的知识发现和信息抽取的自然语言处理

    应用自然语言处理方法，利用三种无监督模型 (Latent Dirichlet Allocation、Word2Vec 和 Transformer) 分析大规模特定主题科学文章的能源相关内容并实现文本的信息提取和知识发现，同时展示了能源材料研究中潜在的主题和概念，并开发了文档分类方法以加速能源研究和材料开发工作。

    Feb, 2024

  • 电子病历中的自然语言处理与医疗决策：一项系统性综述

    本研究阐述了自然语言处理技术在电子病历上的应用存在的挑战和限制，以及研究人员使用机器学习、深度学习等技术进行处理和信息提取的相关领域和方法。

    Jun, 2023

  • 利用大型语言模型协助医生改善临床试验的患者预筛选

    使用 InstructGPT 帮助医生根据患者的医疗概况确定临床试验的资格，通过组合一次性、选择推论和思考链技术，将 LLM 应用于 10 个合成患者概况，并有医生参与辅助判断，可实现 1.0 的召回率和 0.71 的精确率。

    Apr, 2023

  • 要求规范化的自然语言处理：如何得出新方法？

    自然语言处理在需求工程中的半自动化规范化过程中起着重要作用，提供了更好的辅助，并可适用于特定用例和领域。

    Sep, 2023

  • 结构推理要求工程中的自然语言 —— 一个综合性的回顾

    评估自然语言处理（NLP）工具在需求工程中的应用，发现目前没有开源的方法可以直接从文本中提取信息结构，认为需要不同的方法，可以通过管理算法、知识库和文本语料库来实现。

    Feb, 2022

  • 银行流程自动化的多模态文档分析

    本研究旨在通过理解先进的文档分析技术，特别是多模态模型，在银行业务的操作效率提升和应对金融科技竞争方面的潜力。通过综合分析多样化的银行文件环境，我们展示了通过自动化和高级分析技术在客户业务中提高效率的机会。借助自然语言处理领域的快速发展，我们阐明了在银行业领域分析各种文件的 LayoutXLM 等模型潜力。该模型可对德国公司注册文件进行文本标记分类，整体 F1 得分约为 80%。我们的实证证据证实了布局信息在提高模型性能方面的关键作用，并进一步强调了整合图像信息的好处。有趣的是，我们的研究表明，仅使用 30% 的训练数据就可以达到超过 75% 的 F1 得分，证明了 LayoutXLM 的高效性。通过解决最先进的文档分析框架，我们的研究旨在提高流程效率，展示多模态模型在银行业务中的实际适用性和好处。

    Jul, 2023