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title: 文字與自然語言分析(下) Our Recent Text Mining and NLP Research
tags: ['20200822']

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# 文字與自然語言分析(下) Our Recent Text Mining and NLP Research 
###### tags: `20200822`
王釧茹
中央研究院資訊科技創新研究中心 / 助理研究員
https://cfda.csie.org/

## Textual Data Analytics in Finace
### 背景 Quant
衍生性金融商品的分析師
2013年起，Data scientist的需求打趴了Quant

在財務與會計的領域，2012年以前是很少在財務領域做文字的研究的

### Text Analytics
就是利用NLP把文章中的非結構化資料轉為結構化資料，然後用AI分析

### Textual Sentiment Analysis for Financial Risk Prediction
在財務中會有Soft information & Hard information

Soft info:文字訊息，例如財報中的文字、財經新聞、網路評論、影音訊息

用regresion與ranking來做

#### Risk proxy: Stock Return Volatility
Stock Return 股票的報酬
Stock Return Valatility 一段時間內一家公司股票報酬的波動度

Stock Return Valatility是一個很好的、label data，因為只要市場過了，就會有答案

#### Financial Sentiment Analysis
在財經文章中，對文字做情緒分析，知道文章中的文字對財務的預測

>Financial Sentiment Lexicon
財務情緒字典
不能用一般的情緒字典來做財務分析
因為財務用字與一般的用字不同

>國外投資商，也使用Financial Sentiment >Lexicon
>point72 fund (做trading、純投資)
>Cube systematic (分析structured data)
>RavenPack (分析unstructured data)

#### problem formulation
predict target:
未來股票的報酬波動率(regression)
未來股票的相對風險(ranking)

#### 好快...
#### 結論
Ranking比較好
有一些情緒字比較重要，只要用比較少的字就可以得到好的結果

### Financial Keyword Expansion via Continuous Word Vector Representations
語言的resource
> 字典
> 工具
> labeled data

字典大多是semi-manually來做，有辦法自動化的擴展財務的關鍵字嗎?

詞性的分類，可以有利於預測

### Can we understand language?
因為前面做的都是單一個字的分析，這些字很難針對一段文章的意思去了解他的語意

最近是在做"句字"的分析

## ICE: Item Concept Embedding via Textual Information

就是給一個關鍵字，然後可以找到一些與這個關鍵字相關的其他字 (diverse and relevant)

有一個很重要的觀念：你要知道要把那些東西找在一起

### 圖像的相關性分析
DeepWalk 點與點的網路關係、每一個點會是一個64維或200維的danse vactor，然後去算點的空間距離。兩點之間的連線，可以給權重

LINE 應該用一階或二階的關係來做分類

PTE 文字與文字/文字與文件/文字與標記等的關係

### Item Concept Embedding (ICE)

歌跟字的鄰居都是字

ConceptNet 是一個在學習語意很重要的資源

### UGSD: User Generated Sentiment Dictionaries from Online Customer Reviews






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(回家作業好難)
(無法在下課前完成了)

