Sbloccare i segreti della semantica

L'Elaborazione del linguaggio naturale o "NLP" (Natural Language Processing) è un ramo dell'intelligenza artificiale che mira a consentire alle macchine di essere in grado di leggere, decifrare, comprendere e, in ultima analisi, dare un senso al linguaggio umano in un modo che sia di valore.

L'NLP sta sempre più automatizzando i processi operativi, da quelli più semplici come rispondere a una domanda da internet, ai più complessi che prevedono l’analisi di gigabyte di dati non strutturati, al fine di generare terminologie, creare connessioni implicite, e interpretando il contesto di quei dati.
Oggi, l’NLP è la forza trainante di alcune delle applicazioni più comunemente utilizzate nella nostra vita quotidiana:

• Applicazioni di traduzione linguistica come Google
• Elaboratori di testi come Microsoft word e Grammarly che utilizzano NLP per verificare l'accuratezza grammaticale del testo
• Applicazioni di risposta vocale interattiva (IVR) utilizzate nei call centre per rispondere alle domande e alle richieste di alcuni utenti
• Applicazioni per assistenti personali come OK Google, Siri, Cortana e Alexa

L'attenzione attuale della comunità NLP è focalizzata sull'esplorazione di diverse aree chiave della ricerca, tra cui:

• la rappresentazione semantica
• la traduzione automatica
• l'inferenza testuale
• la sintesi del testo

Certamente, i recenti progressi nelle tecniche di Machine Learning hanno permesso ai ricercatori di far avanzare questi progetti mano nella mano. I dati vengono generati e catturati a un tasso crescente in modo esponenziale, e l’NLP è uno strumento importante nella nostra struttura per consentirci di comprendere meglio ciò che sta accadendo nei mercati globali.

Quali sono le sfide legate all'utilizzo del NPL nella finanza?

Specifici a ciò che facciamo (investimento sistematico), i dati tradizionali sui mercati e i fattori sono tipicamente strutturati in termini numerici e sono relativamente semplici da utilizzare nelle nostre macchine o nei modelli Deep Learning (DL).
Tuttavia, nonostante l'abbondanza di ricchi dati testuali tratti da notizie finanziarie, report sugli utili e trascrizioni e la loro correlazione con i mercati, attualmente i gestori quantitativi raramente sfruttano questi dati testuali.
Ciò è in parte dovuto al fatto che i dati testuali grezzi sono rappresentati dalle loro caratteristiche categoriche e simboliche, che rappresentano un problema per i modelli quantitativi. Tuttavia, una tecnica fondamentale del NLP, che potrebbe aiutare a superare questo problema, è la rappresentazione linguistica (ossia l'incorporazione del testo). Questa tecnica trasforma i simboli di testo in vettori densi ad alta dimensione digeribili numericamente (cioè diverse centinaia o migliaia), pur preservando la vicinanza semantica. In RAM AI, abbiamo sviluppato un modello di Deep Learnig che utilizza l'incorporazione del testo, in grado di analizzare sia i dati fattoriali che quelli testuali per aiutare a catturare le loro interazioni e, successivamente, i loro effetti sul mercato in senso più ampio.

Un estratto del nostro documento di ricerca sull'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che uscirà nelle prossime settimane. Non esitate a contattarci per ulteriori dettagli sull'avanzamento delle nostre analisi.