S&Pグローバル・クオンタメンタルリサーチ：自然言語処理

NLPと文字データの具体的なユースケースを提供するために、様々なリサーチ論文をPythonコード付きで編集

Service Provider Information

S&P Global Market Intelligence は、正確で深く、洞察に満ちた情報の重要性を理解しています。当社の専門家チームは、比類のないインサイト、最先端のデータおよびテクノロジーソリューションをお届けし、お客様のパートナーとして、視野を広げ、確信を持った業務の遂行と意思決定をサポートします。
今日のデータの80%は非構造化データであり、その多くはテキスト形式です。これらの情報源は増大傾向にあり、人工知能と機械学習の台頭とともに、テキストデータからさらなるインサイトの発掘に役立つ自然言語処理の採用拡大につながりました。

チューリングが1950年に「計算機械と知性」を出版以来、自然言語処理（NLP）への関心が高まっています。チューリングは代表作の中で「機械が相手であることを人間に悟られることなく人間と対話することができれば、コンピュータは知的であるとみなすことができる」という知能の基準を示しました。NLP の核心は、NLP の利用者が機械とやりとりしているかどうかを知る必要なしに、データから有用なインサイトを得るというビジョンの具現化です。

NLPへの関心の高まりとともにテキストデータの利用可能性が高まっていることを踏まえ、NLPとテキストデータの具体的なユースケースを提供するために、Pythonコードを伴う様々な研究論文をまとめました。NLP とテキストデータの具体的な使用例を、今日から始められる新しいビジネスアイデアの創造にお役立ていただけます。

機械可読書き起こし記事

機械可読ファイリング

Use Cases

テキストデータとNLPの活用例：
  • 決算説明会の書き起こし記事からアルファを取得
  • 書き起こし記事から、話題の特定、通話の透明性・センチメントといった分野における銘柄選択のアイデアを発掘
  • 企業の10-Kおよび10-Qにおけるリスク開示の更新が、事業運営や株価にどのような影響を与えるかを判断
  • 時間の経過に伴うセクションの重要な変更の特定で、長い企業の10-Kから体系的に価値を抽出

Benefits

  • 非構造化データを大規模に分析
  • ワークフロー固有の文字データからインサイトを抽出
  • 業界の実務家が実施した本番環境におけるリサーチの再現

Useful Links