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

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。

Oct, 2023

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

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

该研究利用股票百分比变化作为训练数据，采用人工智能技术（如长短期记忆网络、支持向量机和自然语言处理模型）分析公开发布的新闻文章，使用专门的 BERT 自然语言处理模型预测股票价格趋势，强调不同数据特征和行业特定数据的有效性。

Jan, 2024

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。

Feb, 2023

通过深度学习模型，分析加拿大金融规定文件数据集（SEDAR），预测交易量变化，探究金融市场行为，并发现模型能够在不需要显式训练的情况下，探测到重要信息的指示。

Mar, 2022

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

本研究应用自然语言处理技术，对 B2B 数据集进行情感分析、主题建模和关键词提取，证明通过自动化方法能够准确地提取情感，并将笔记按相关性分类到不同主题。同时，本研究强调缺乏明确分离主题会导致主题缺乏与商业背景相关性。

May, 2023

使用深度学习的方法对金融欺诈文本进行自然语言处理的二元分类任务，并且通过不同种类的神经网络模型，包括多层感知机、RNN、LSTM 和 GRU 等，进行了准确性比较，为金融欺诈检测领域提供了有价值的见解。

Aug, 2023