后疫情时代，无极4总代理培训 数字经济的重要性日益凸显。习近平总书记多次强调要加速建设数字中国，更好地服务我国经济社会发展和改善人民生活。数字经济时代的到来，一方面有望重塑商业银行整体格局，打破传统信贷的垄断格局，深度洞察和充分挖掘客户需求将成为商业银行创新发展的必由之路；另一方面，随着金融科技异军突起，商业银行在科技与业务深度融合的过程中有了更加丰富的决策选项。其中，以NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）情感分析技术为代表的人工智能技术，得益于其对于客户信息挖掘和分析能力的优秀表现，有利于银行建立统一视图的客户信息体系、保持自身的长期战略定位，引起业界的高度关注。在金融科技时代，对于大部分金融机构而言，非结构化数据的占比已达到银行信息总量的80%，甚至更高。但由于该类数据的存储格式不统一、存储位置分散、数据量大且增长速度快，而处于长期“睡眠状态”。有效利用NLP技术深度挖掘非结构化数据，不仅有助于商业银行深入洞察客户需求、优化业务流程，而且可以对银行提升自身治理能力起到关键作用。我们聚焦于NLP情感分析技术在我国商业银行网络金融业务场景中的实际应用，以期为数字经济时代商业银行金融科技的发展提供借鉴。
基于NLP的情感分析技术简述
NLP作为人工智能的一个热门领域，无极4总代理收益 凭借其在与人类交互中体现出的独有价值和魅力，往往被誉为人工智能皇冠上的明珠。从业界应用来看，NLP情感分析在客户评价以及网络舆情分析等方面表现出良好的应用效果。通过对文本或音频的关键词提取并进行情感分析可以有效地从大量的评论数据中获取有效信息，从而获得对服务的有效反馈，有针对性地进行改进。
NLP情感分析的研究路径可大致划分为“基于词典和规则的方法”和“基于多类标分类的机器学习方法”。对于情绪分类问题，最早有人采用KNN（K-NearestNeighbor，K最近邻）算法，通过学习标注数据来识别句子中的情绪类别；无极4总代理 也有人采用SVM（Support Vector Machine，支持向量机）算法，通过文本标注建模的方法来识别语料中的情绪标签。上述方法只能挑选出情绪标签，无法反映每种情绪属性的强烈程度。当前普遍采用的方法是用参数量较多的深度学习模型结构，对文本进行上下文关联建模，提取更深层的语义信息，并最终计算出所有情绪的极性强弱，再根据各情绪的极性强弱挑选出极性最强的情绪作为文本的情绪标签。NLP情感分析的具体流程如图1所示。
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