中國(guó)香港MFIN7036自然語(yǔ)言處理和文本分析輔導(dǎo)

　　本課程涵蓋了自然語(yǔ)言處理(NLP)、文本分析和文本挖掘的主要元素，為學(xué)生提供了收集、管理和分析文本數(shù)據(jù)并考慮金融應(yīng)用(如金融科技)的基礎(chǔ)。具體的案例分析包括理解和回應(yīng)財(cái)經(jīng)報(bào)紙和社交媒體的情緒，利用社交媒體改善資產(chǎn)/投資管理的表現(xiàn)，盡職調(diào)查，美聯(lián)儲(chǔ)觀察，監(jiān)控公司事件，以及發(fā)現(xiàn)內(nèi)幕交易。

　　盡管學(xué)生在本課程中編寫(xiě)自己的計(jì)算機(jī)程序，但他們不需要從頭開(kāi)始實(shí)現(xiàn)大多數(shù)算法。相反，這門(mén)課程的重點(diǎn)是如何使用現(xiàn)有的最先進(jìn)的開(kāi)源軟件庫(kù)，以及如何在金融環(huán)境中應(yīng)用它們。

　　Natural Language Processing and Text Analytics自然語(yǔ)言處理和文本分析輔導(dǎo)

　　本課程由三個(gè)部分組成。在第一部分中，我們將使用真實(shí)的文本數(shù)據(jù)集，以熟練地從與金融和FinTech相關(guān)的源收集、導(dǎo)入、組織和清理文本數(shù)據(jù)。

　　此外，課程還涵蓋了網(wǎng)頁(yè)抓取、文本語(yǔ)料庫(kù)、文本處理、標(biāo)記化、詞干和停止詞刪除。在第二部分中，我們將深入研究NLP、文本分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的更詳細(xì)分析，特別關(guān)注金融和金融科技。

　　例如，課程將研究單詞袋、單詞加權(quán)方案、文檔分類(lèi)、文檔聚類(lèi)、情感分析和主題模型。第三部分包括總結(jié)、顯示和可視化從NLP和文本分析中獲得的結(jié)果，用于金融和FinTech的應(yīng)用。