কন্টেন্ট
প্রশ্ন:
নতুন ডেটা মেশিন শেখার ক্ষমতা কীভাবে আর্থিক তথ্যের জন্য স্টক ডকুমেন্টগুলির খননকে সক্ষম করতে পারে?
উত্তর:
মেশিন লার্নিং এবং এআই এর অন্যতম উত্তেজনাপূর্ণ নতুন সীমানা হ'ল বিজ্ঞানী এবং প্রকৌশলীরা স্টক চলাচল এবং বিনিয়োগের ফলাফলগুলি পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য সম্পূর্ণ নতুন ধরণের সংস্থান ব্যবহারের বিভিন্ন উপায় অবলম্বন করছেন। এটি আর্থিক বিশ্বে একটি দুর্দান্ত গেম-চেঞ্জার এবং বিনিয়োগের কৌশলগুলিকে খুব গভীর উপায়ে বিপ্লব ঘটাবে।
এই ধরণের স্টক গবেষণা সম্প্রসারণের অন্যতম ভিত্তি ধারণা হ'ল গণ্য ভাষাতত্ত্ব, যা প্রাকৃতিক ভাষার মডেলিংয়ের সাথে জড়িত। বিশেষজ্ঞরা কীভাবে ডকুমেন্টগুলি ব্যবহার করতে পারেন, এসইসি ফাইলিং থেকে শেয়ারকোল্ডারদের অন্য পেরিফেরিয়াল ভিত্তিক সংস্থানগুলিতে চিঠিগুলি, জরিমানা বা সূক্ষ্ম-স্টোন বিশ্লেষণ বা সম্পূর্ণ নতুন বিশ্লেষণ বিকাশের জন্য।
গুরুত্বপূর্ণ অস্বীকৃতিটি হ'ল এই সমস্ত কিছুই কেবলমাত্র নিউরাল নেটওয়ার্ক, মেশিন লার্নিং এবং প্রাকৃতিক ভাষা বিশ্লেষণে একেবারে নতুন অগ্রযাত্রার মাধ্যমে সম্ভব হয়েছে। এমএল / এআই এর আবির্ভাবের আগে, কম্পিউটিং প্রযুক্তিগুলি বেশিরভাগ ক্ষেত্রে "পড়া" ইনপুটগুলিতে রৈখিক প্রোগ্রামিং ব্যবহার করত। দস্তাবেজগুলি কার্যকর হওয়ার জন্য খুব উচ্চ কাঠামোগত ছিল। তবে গত কয়েক বছরের মধ্যে প্রাকৃতিক ভাষা বিশ্লেষণে যে অগ্রগতি হয়েছে তার সাথে বিজ্ঞানীরা খুঁজে পেয়েছেন যে পরিমাণের ফলাফলের জন্য প্রাকৃতিক ভাষা "খনি" করা সম্ভব হয় বা অন্য কথায়, ফলাফলগুলি যে কোনও উপায়ে গণনা করা যায়।
এর কয়েকটি সেরা প্রমাণ এবং সর্বাধিক দরকারী উদাহরণগুলি ওয়েবে উপলব্ধ বিভিন্ন গবেষণামূলক এবং ডক্টরাল কাজ থেকে আসে। এপ্রিল ২০১ 2016 এ প্রকাশিত "আর্থিক অর্থনীতিতে মেশিন লার্নিং এবং কম্পিউটেশনাল ভাষাতত্ত্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলির অ্যাপ্লিকেশনগুলির" একটি গবেষণাপত্রে লিলি গাও কর্পোরেট এসইসি ফাইলিং, শেয়ারহোল্ডার কল এবং সোশ্যাল মিডিয়ার খনির সাথে সম্পর্কিত প্রাসঙ্গিকভাবে যথাযথভাবে ব্যাখ্যা করেছেন।
গাও লিখেছেন, "কাঠামোগত ও উচ্চ মাত্রিক ডেটা থেকে অর্থবহ সংকেত আহরণ সহজ কাজ নয়।""তবে, মেশিন লার্নিং এবং গণ্য ভাষাগত কৌশলগুলির বিকাশের সাথে সাথে ইউআল ডকুমেন্টগুলির কার্যাদি প্রক্রিয়াজাতকরণ এবং পরিসংখ্যানগতভাবে বিশ্লেষণগুলি সম্পন্ন করা যেতে পারে এবং সামাজিক বিজ্ঞানের পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের অনেকগুলি প্রয়োগ সফল প্রমাণিত হয়েছে।" বিমূর্তে মডেলিং এবং ক্রমাঙ্কনের গাওসের আলোচনা থেকে পুরো বিকাশকৃত নথিটি দেখায় যে এই ধরণের বিশ্লেষণের কিছু বিশদে কীভাবে কাজ করে।
সক্রিয় প্রকল্পগুলির জন্য অন্যান্য উত্সগুলির মধ্যে এই গিটহাব প্রকল্প সংক্ষিপ্ত পৃষ্ঠার মতো পৃষ্ঠা রয়েছে এবং এই আইইইই সংস্থানটি "অনুভূতি বিশ্লেষণ" থেকে মূল্যবান আর্থিক তথ্য পাওয়ার বিষয়ে বিশেষভাবে কথা বলে।
মূল কথাটি হ'ল এই নতুন এনএলপি মডেলগুলির ব্যবহার কেবলমাত্র আর্থিক বিশ্লেষণের জন্য নয়, অন্যান্য ধরণের আবিষ্কারের ক্ষেত্রে, "ভাষা" এবং "এর মধ্যে traditionতিহ্যগতভাবে প্রতিষ্ঠিত রেখাকে অস্পষ্ট করে দেওয়ার জন্য, সমস্ত ধরণের নথি ব্যবহারের ক্ষেত্রে দ্রুত উদ্ভাবন চালাচ্ছে new ডেটা। "