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如何检索自然语言处理领域相关论文

如何检索自然语言处理领域相关论文 前言 针对自身的情况,发现个人查找论文的能力,看论文的能力有些薄弱。特此进行如果检索合适的论文写一个博客。 本文主要是摘自刘知远 老师的新浪博客和南京理工大学文本挖掘研究组博客 综述 要快速地熟悉一个领域,更加深刻地了解这该领域的发展,就必须查阅这个领域的相关论文。本文主要讲述自然语言处理领域(NLP)相关论文的检索。 与其他领域一样,自然语言处理领域每年都有大量的论文发表在各种期刊、会议上,然而人的时间和精力是有限的,如何能在有限的时间内,检索出该领域的高影响力、高质量的论文,是我们所关注的。对于这个问题,首先我们应当了解一下自然语言知名的学术组织、学术会议及学术论文,其次是在了解上述信息基础上的论文检索手段。 下面,本文将从国内外自然语言处理领域知名的学术组织、学术会议及学术论文及相关论文检索和筛选的经验两方面内容,介绍一些关于自然语言处理领域的知识和论文检索的经验。 本文第一部分引用清华大学刘知远老师新浪博客上的一篇博文,针对国内外自然语言处理领域知名的学术组织、学术会议及学术论文的介绍。第二部分将分享一些前一段时间,在论文调研过程中关于论文查找...

大数据驱动证券行业数字化转型

从十七世纪初第一只股票在欧洲诞生以来,证券及其交易就在资本市场上扮演着重要角色,在信息革命的时代,证券行业也行走在数字化转型的前列。今天,各种证券业务信息系统已经积累了越来越多的业务数据,其具有体量大、类型多、变化快、价值高等方面的特点,并且这些数据的价值发现已成为证券业务创新、产品优化、决策支持以及风险管理的重要手段,在不远的将来,价值数据将成为整个金融行业的核心资产。 事实上,利用数据分析技术来挖掘有价值的交易数据和外部数据,可以实现以客户为中心的精准营销,有限资源的合理配置和科学治理,利润最大化目标下的风险管控等等,是金融证券行业数字化转型的必由之路。 然而,随着云计算、大数据、人工智能、区块链技术的高速发展,传统的数据分析的方法已无法满足证券业务的要求,需要采用更先进的大数据技术对交易系统和管理系统日益增加的海量数据(包括结构化、非结构化、半结构化数据,如交易记录、日志流水、客户信息、管理信息等)进行存储、分析、挖掘、应用。 其业务应用主要集中在一下几个方面: 1) 精准营销:通过挖掘客户相关信息及外部数据,对客户进行360度画像,分析客户属性,通过客户管理、营销管理、服务管理...

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