Oct, 2023

加密资产监管的自然语言处理：一份路线图

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TL;DR在快速发展的加密资产领域，白皮书是投资者指南的重要文件，并且现在受到欧盟加密资产市场法规（MiCAR）的前所未有的内容要求。自然语言处理可以成为分析这些文件和协助监管合规的强大工具。本文为该主题提供了两个贡献。首先，我们调查了现有的将文本分析应用于未受监管的加密资产白皮书的研究，发现了可以通过跨学科合作来弥合的研究缺口。然后，我们对 MiCAR 引入的变化进行了分析，突出了在新的监管框架中整合自然语言处理所面临的机遇和挑战。我们的发现为进一步的研究奠定了基础，有可能惠及监管机构、加密资产发行人和投资者。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 规范和自然语言处理：驯服大型语言模型

    自然语言处理和人工智能方面的科学创新正在以前所未有的速度发展。当前关于其发展、应用和使用的利益和风险的辩论主要由 AI 安全和 AI 伦理运动主导，而在 NLP 研究中，对风险和危害监管的讨论越来越多，但缺乏系统的方法论和与相关领域的深入联系。为了加强与监管研究的关联，我们提倡开展一个针对风险和 NLP 的多学科研究空间（RegNLP），以系统的方法将科学知识与监管流程相结合。

    Oct, 2023

  • 法律领域中的自然语言处理

    本文总结了 NLP 与法律领域的现状并关注最近的技术和实质性发展。通过构建并分析过去十年发表的超过六百篇与 NLP & 法律相关的论文，我们发现了一些主要趋势，并且我们相信这些趋势对于该领域的未来发展具有积极意义，但是仍有许多问题需要解决。

    Feb, 2023

  • 面向政策制定的自然语言处理

    自然语言处理作为一种计算机工具，可对政治活动中的文本进行解析，包括文本分类、主题建模、事件提取和文本标度等方法，并且这些方法可以用于数据收集、政策解释、政策沟通和政策影响调查等四大应用领域。但同时也需要注意潜在的局限性和伦理问题。

    Feb, 2023

  • 利用深度学习预测加密货币价格：整合金融、区块链和文本数据

    探索机器学习和自然语言处理技术在加密货币价格预测中的应用，通过分析来自 Twitter 和 Reddit 的新闻和社交媒体数据，使用深度学习的 NLP 方法研究公众情绪对加密货币估值的影响，将加密货币价格预测视为分类问题，比较不同的机器学习模型的性能，并发现含有 NLP 数据显著提升了预测性能，强调了文本分析在改善金融预测中的潜力，证明了各种 NLP 技术在捕捉细微市场情绪方面的效果。

    Nov, 2023

  • 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

  • 自然语言处理在法律文本上的道德限制

    本文讨论自然语言处理技术在法律领域的应用，重点关注学术自由、法律伦理规范的多样性以及道德主义对这些技术的研究可能带来的威胁，并提出了一些具体建议。

    May, 2021

  • 使用文本挖掘和自然语言处理的医疗采购数据挖掘 —— 一项工业项目的反思

    这篇研究论文介绍了一项工业项目，该项目使用文本挖掘和 NLP 解决方案挖掘了医疗保健领域的数百万异构、多语言采购文件，提取了用于动态评估供应商风险的结构化采购合同数据，并发掘了处理这些挑战的方法以及未来研究和实践的建议。

    Jan, 2023

  • 葡萄牙自然语言处理模型训练的法律框架

    通过引入大量人类语言文本数据，利用深度学习等技术发展的应用程序与人工智能之间的法律的研究与合规问题。

    May, 2024

  • 加密货币市场预测的社交媒体情感分析

    本研究探讨了不同的自然语言处理模型在社交媒体情感分析中的可用性，应用于金融市场预测，以加密货币领域为参考。我们研究了不同情感度量与比特币价格波动之间的相关性。通过实验我们发现有一个模型优于其他 20 多个公开模型，且通过 fine-tune 可以得到更好的性能，其解释性更强。因此我们证实可解释的人工智能和自然语言处理方法可能比不可解释的方法更有实际价值。最后，我们分析了不同情感度量与价格波动之间的潜在因果关系。

    Apr, 2022