論文の概要: Application of Natural Language Processing in Financial Risk Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09765v2
- Date: Thu, 20 Jun 2024 13:12:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-22 01:17:00.188608
- Title: Application of Natural Language Processing in Financial Risk Detection
- Title（参考訳）: 自然言語処理の金融リスク検出への応用
- Authors: Liyang Wang, Yu Cheng, Ao Xiang, Jingyu Zhang, Haowei Yang,
- Abstract要約: 本稿では,金融リスク検出における自然言語処理(NLP)の適用について検討する。
本研究は,NLPに基づく金融リスク検出モデルの構築により,金融文書や通信における潜在的なリスクを特定し,予測することを目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.494469754549753
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper explores the application of Natural Language Processing (NLP) in financial risk detection. By constructing an NLP-based financial risk detection model, this study aims to identify and predict potential risks in financial documents and communications. First, the fundamental concepts of NLP and its theoretical foundation, including text mining methods, NLP model design principles, and machine learning algorithms, are introduced. Second, the process of text data preprocessing and feature extraction is described. Finally, the effectiveness and predictive performance of the model are validated through empirical research. The results show that the NLP-based financial risk detection model performs excellently in risk identification and prediction, providing effective risk management tools for financial institutions. This study offers valuable references for the field of financial risk management, utilizing advanced NLP techniques to improve the accuracy and efficiency of financial risk detection.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,金融リスク検出における自然言語処理(NLP)の適用について検討する。
本研究は,NLPに基づく金融リスク検出モデルの構築により,金融文書や通信における潜在的なリスクを特定し,予測することを目的とする。
まず, テキストマイニング法, NLPモデル設計原則, 機械学習アルゴリズムなど, NLPの基本概念とその理論基盤を紹介する。
次に、テキストデータ前処理と特徴抽出のプロセスを記述する。
最後に,モデルの有効性と予測性能を実証実験により検証した。
その結果,NLPに基づく金融リスク検出モデルは,リスクの同定と予測に優れ,金融機関に効果的なリスク管理ツールを提供することが示唆された。
本研究は、金融リスク管理の分野において、金融リスク検出の精度と効率を向上させるため、高度なNLP技術を活用した貴重な参考文献を提供する。
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