Diese Arbeit gibt einen Überblick über die verschiedenen Ansätze zu Natural Language Processing (NLP), zeigt auf, wie die Technologie im Bankensektor angewendet werden kann und welche möglichen Potenziale sich dadurch erschließen lassen.
Der Mensch ist die am weitesten entwickelte Spezies auf der Erde. Der Erfolg des Menschen ist auf seine Fähigkeit zurückzuführen, zu kommunizieren und Informationen auszutauschen. Die Kommunikation zwischen den Menschen basiert auf der Sprache, die mit insgesamt über 7000 an der Zahl eines der vielfältigsten und komplexesten Elemente des menschlichen Daseins darstellt. Laut einem Bericht von Seagate soll die geschätzte Summe der weltweiten Daten bis 2025 auf 175 Zettabyte anwachsen. Mittlerweile werden pro Stunde mehr Daten generiert, als vor nur zwei Jahrzehnten in einem ganzen Jahr. Ein Großteil dieser Daten liegt in Textform vor, die in hohem Maße unstrukturiert ist. Um aus diesen Daten aussagekräftige und verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, ist es wichtig, sich mit der Technik der Verarbeitung natürlicher Sprache, auch Natural Language Processing (NLP) genannt, vertraut zu machen.
Inhaltsverzeichnis
- Motivation und Zielsetzung
- Begriffliche und theoretische Grundlagen
- NLP und Linguistik
- NLP im Zusammenhang mit Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL)
- Heuristik-basiertes NLP
- Machine Learning für NLP
- Naive Bayes
- Support Vector Machine (SVM)
- Hidden Markov Model (HMM)
- Deep Learning für NLP
- Recurrent Neural Networks
- Long Short-Term Memory (LSTM)
- Convolutional Neural Network (CNN)
- Transformers
- Natural Language Processing-Pipeline
- Datenerfassung
- Textextraktion und -bereinigung
- Pre-Processing
- Feature-Engineering
- Modellierung
- Evaluation
- Post-Modellierungsphase
- Natural Language Processing im Bankensektor
- Sentimentanalyse
- Relevanz von Sentiment im Finanzsektor
- Sentimentanalyse
- Der Lexikon-basierte Ansatz
- Weitere NLP-Konzepte und Anwendungsfelder
- Vorteile
- Herausforderungen
- Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Projektarbeit befasst sich mit dem Einsatz von Natural Language Processing (NLP) im Bankensektor und untersucht die Chancen und Herausforderungen, die sich aus dieser Technologie ergeben. Der Fokus liegt dabei auf der Anwendung von NLP-Methoden im Kontext von Sentimentanalyse und anderen relevanten Anwendungsfeldern.
- Die Bedeutung von NLP im Finanzsektor
- Die verschiedenen NLP-Techniken und ihre Anwendung in der Praxis
- Die Vorteile und Herausforderungen von NLP im Bankwesen
- Die Analyse von Sentiment in Finanzdaten
- Die Relevanz von NLP-basierten Anwendungen für die Entscheidungsfindung in Banken
Zusammenfassung der Kapitel
- Motivation und Zielsetzung: Dieses Kapitel stellt die Bedeutung von NLP im Bankensektor dar und erläutert die Zielsetzung dieser Projektarbeit.
- Begriffliche und theoretische Grundlagen: Dieses Kapitel bietet eine umfassende Einführung in NLP, einschließlich seiner Beziehung zu Linguistik, Machine Learning und Deep Learning. Es werden verschiedene NLP-Methoden wie Naive Bayes, Support Vector Machines und Hidden Markov Models vorgestellt.
- Natural Language Processing-Pipeline: Dieses Kapitel beschreibt die verschiedenen Phasen der NLP-Pipeline, von der Datenerfassung bis zur Evaluation von NLP-Modellen. Es werden wichtige Aspekte wie Textextraktion, Pre-Processing und Feature-Engineering behandelt.
- Natural Language Processing im Bankensektor: Dieses Kapitel beleuchtet die Anwendung von NLP in der Sentimentanalyse im Finanzsektor. Es werden die Relevanz von Sentimentdaten und verschiedene Ansätze zur Sentimentanalyse diskutiert.
Schlüsselwörter
Natural Language Processing (NLP), Machine Learning (ML), Deep Learning (DL), Sentimentanalyse, Bankensektor, Finanzdaten, Text Mining, Datenanalyse, künstliche Intelligenz (KI), Big Data, Entscheidungsfindung.
- Citation du texte
- Grigorij Mogilnik (Auteur), 2021, Natural Language Processing (NLP) im Bankensektor. Chancen und Herausforderungen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1139665
