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NLP에서 명명 된 엔티티 정보를 사용하는 그래프 기반 텍스트 유사성 방법

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NLP에서 명명 된 엔티티 정보를 사용하는 그래프 기반 텍스트 유사성 방법

이 기사에서 저자는 자신의 이해에 따라 2017 년 논문“명명 된 엔티티 정보를 사용하는 그래프 기반 텍스트 유사성 측정”을 요약합니다. 함께 읽으면서 개념을 더 잘 이해하십시오.


By Prakhar Mishra, IIIT-Bangalore 연구원

이 블로그에서는 논문을 요약 해 보았습니다. 명명 된 엔터티 정보를 사용하는 그래프 기반 텍스트 유사성 측정 내 이해에 따라. 당신의 생각에 대해서도 같은 의견을 주시기 바랍니다!

문제 정책

 
저자는 텍스트 문서의 명명 된 엔터티 강화 그래프 표현을 기반으로 텍스트 유사성을 계산하는 새로운 기술을 제안합니다. 객관적으로 이것을 다음과 같이 생각할 수 있습니다. 두 문서 (D1, D2)가 주어지면 두 문서 사이의 유사성 점수를 반환하려고합니다. 여기서 {s ∈ R | 0 ≤ s ≤ 1}은 유사성의 강도를 나타냅니다. 1은 정확히 유사하고 0은 유사하지 않습니다.

제안 된 방법

 


NLP에서 명명 된 엔티티 정보를 사용한 그래프 기반 텍스트 유사성 방법 | 관로
제안 된 파이프 라인 | 이미지 출처 출처

 

저자는 다음과 같은 일련의 유사성 측정을 제안합니다. n-gram 그래프 표현 텍스트 문서의 경우. 이를 위해 3 단계 파이프 라인을 제안합니다.

  • 정보 추출 — 이것은 두 가지 방법을 사용하는 텍스트 문서에서 관련 정보 청크를 추출하는 파이프 라인의 첫 번째입니다. 추출 명명 된 엔티티 2. 탑 추출TF-IDF를 사용하여 순위 지정 용어.
  • 그래프 표현 — 첫 번째 단계에서 추출 된 정보는 해시됩니다. (여러 단어 용어에 대한 단일 노드 표현을 얻으려면) 그래프에서 고유 한 노드로 사용되는 반면 나머지 모든 단어는 단일 자리 표시 자 단어로 대체됩니다. 이제 이것은 모델링 선택이거나 나타내려는 플레이스 홀더 노드 수에 대한 절충 매개 변수로 생각할 수 있습니다. 단일 자리 표시 자 단어를 사용하면 중요하지 않은 모든 단어에 대해 하나의 노드 만있는 단어 그래프가 생성되므로 n-gram 그래프의 크기와 유사성 연산자의 복잡성이 크게 줄어 듭니다. 이를 이해하기 위해 예를 들어 보겠습니다. 예를 들어 입력 문장이“내 이름은 Prakhar Mishra. 나는 개발자". 전처리 된 문장 표현은 “AAA 213aaeb1 AAA _개발자", 어디, 자리 표시 자 기호입니다. 중요하지 않은 말, 213aaeb1 에 대한 해시입니다 Prakhar Mishra  _개발자 이다 해시 단어 개발자. 이를 시각적으로 이해하려면 아래 그림을 참조하십시오.


텍스트 예제의 N- 그램 그래프 표현
N- 그램 그래프 표현

 

가장자리는 위의 n-gram 그래프에서 볼 수있는 가중치는 사전 처리 된 문장 표현을 가로 지르는 크기 L의 슬라이딩 윈도우에서 용어의 동시 발생 수를 기반으로 결정됩니다.

  • 그래프 유사성 측정 — 그래프가 준비되면 작성자는 다음과 같은 메트릭을 사용합니다. 가치 유사성크기 유사성 및 정규화 된 값 유사성 두 그래프 간의 유사성을 측정하기 위해

— 가치 유사성 : 이것은 각각의 가중치와 함께 두 그래프 사이의 공통 간선 세트를 고려합니다. 수학적으로 다음과 같이 표현됩니다.


가치 유사성 텍스트 그래프
가치 유사성

 

여기서 e는 두 그래프 Gi, Gj 및 VR (e) 사이의 공통 간선이며 다음과 같이 계산됩니다.



VR 계산

 

— 크기 유사성 : 다음과 같이 계산되는 그래프의 크기를 고려합니다.


크기 유사성 측정
크기 유사성

 

— 정규화 된 값 유사성 : 이 유사성 측정은 비교 중에 그래프의 상대적 크기를 무시합니다. 그리고 다음과 같이 정의됩니다.


정규화 된 값 유사성 텍스트 그래프
정규화 된 값 유사성

 

If SS (크기 유사성) = 0, NVS 값도 XNUMX으로 설정됩니다.


사용 사례에 따라 위의 유사성 측정 세트를 사용하는 방법을 결정할 수 있습니다. 풀링 함수를 사용하여 위의 모든 방법의 점수를 병합하고 집계 된 유사성 점수로 나타낼 수 있습니다. 또 다른 방법은 그래프를 위의 방법에서 얻은 유사성 점수의 벡터로 표현한 다음 위에서 클러스터링 또는 분류를 수행하는 것입니다.


가능한 확장 (내 생각)

 
동일한 항목 그룹에 동일한 해시가 제공되는 약간 제어 된 해싱 방법을 사용할 수 있습니다. 이것은 그래프에서 범주 형 유사성을 유도하고 공간 / 시간 복잡성을 감소시키기 때문입니다.


내가 작성한 다른 연구 논문 설명을 확인할 수도 있습니다.

NLP의 10 가지 인기 키워드 추출 알고리즘

BERT-QE : 문맥 화 된 검색어 확장

정확성 그 이상 : 체크리스트를 사용한 NLP 모델의 행동 테스트

추출 텍스트 요약을위한 BERT

ML을 사용하여 텍스트에서 자동 Hypernym 관계 추출


논문을 읽고“Hi”라고 말하고 저자의 기여에 감사드립니다.


논문 제목 : 명명 된 엔터티 정보를 사용하는 그래프 기반 텍스트 유사성 측정

종이 링크 : 액세스 용지

저자 : 레오니다스 체 쿠라 스이라 클리스 발라 미스조지 지아 나코 폴로 스


감사합니다!

 
바이오 : Prakhar Mishra Prakhar는 현재 IIIT Bangalore의 데이터 과학 석사 (연구) 대학원생입니다. 그의 연구 관심 분야는 자연어 이해 및 생성, 정보 검색, 비지도 학습 및 강화 학습입니다.

실물. 허가를 받아 다시 게시했습니다.

관련 :

코인 스마트. 유로파 최고의 비트 코인-보르 스
출처 : https://www.kdnuggets.com/2021/06/graph-based-text-similarity-method-named-entity-information-nlp.html

빅 데이터

Robinhood CEO는 미국 퇴직 계좌 제공을 고려하고 있다고 말했습니다.

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Echo Wang 및 Krystal Hu

(로이터) – Robinhood Markets Inc는 미국 퇴직 계좌 개설을 고려하고 있다고 CEO이자 공동 설립자인 Vlad Tenev는 토요일에 다음 주에 가격이 책정될 초기 공모에 참여하고자 하는 거래 앱 사용자와 웹캐스트에서 말했습니다.

온라인 중개 플랫폼에는 약 18만 개의 자금 지원 계정이 있으며 대부분은 소매 상인.

퇴직을 위해 저축하는 사람들에게 세금 혜택을 제공하는 개인 퇴직 계좌(IRA)와 Roth IRA를 제공함으로써 Robinhood는 광대한 시장을 개척할 수 있을 것입니다. 인베스트먼트 컴퍼니 인스티튜트(Investment Company Institute)에 따르면 미국인들은 12.6월 말 기준 2.8조XNUMX억 달러의 IRA를 보유해 XNUMX월 말보다 XNUMX% 늘었다.

“우리는 IRA 및 Roth IRA를 포함하여 더 많은 계정 유형을 구축하는 데 관심이 있습니다. 우리는 처음 투자자를 장기 투자자로 만들고 싶습니다.”라고 Tenev는 투자자 질문에 대답했습니다.

자금 인출과 관련된 벌금으로 인해 IRA는 일부 투자자가 Robinhood에 의존하는 주식, 옵션 및 암호화폐의 빠른 전환보다는 장기 투자를 유치하는 경향이 있습니다.

그러나 Tenev는 자신의 웹캐스트에서 다음과 같이 말했습니다.

IPO에서 최대 35억 달러의 가치 평가를 목표로 하는 Robinhood는 사용자에게 제공되는 주식의 20%에서 35%를 할당할 것이라고 밝혔습니다. 많은 IPO가 첫날 거래 팝을 즐기는 이유 중 하나는 소매 Robinhood가 초대한 투자자는 제외되며 공개 시장에서 주식을 구매해야 합니다.

Robinhood는 올해 초 IPO Access 플랫폼을 출시하여 사용자가 다른 회사의 IPO를 처리하는 투자 은행과 거래를 협상할 수 있는 경우 구매할 수 있도록 했습니다.

일부 개인 투자자들은 XNUMX월의 '밈(meme)' 주식 거래 열풍을 다룬 로빈후드(Robinhood)의 레딧(Reddit) 및 기타 소셜 미디어 IPO 보이콧을 촉구하고 있다. Robinhood는 플랫폼의 재정 및 운영 안정성을 위해 필요하다는 이유로 헤지 펀드가 반대했던 GameStop Corp 및 기타 주식 구매를 제한했습니다.

Tenev는 토요일 웹캐스트에서 Robinhood가 또 다른 그러한 사건을 피하기 위해 플랫폼의 안정성에 투자했다고 말했습니다.

주문 흐름에 대한 지불

Robinhood의 인기는 많은 개인 투자자들을 집에 머물게 한 코로나바이러스로 인한 사회적 제한의 지난 18개월 동안 치솟았습니다. 사용자가 주식, 상장지수펀드, 옵션 및 암호화폐를 수수료 없이 무제한으로 거래할 수 있도록 함으로써 "모두를 위한 금융 민주화"를 목표로 하고 있다고 밝혔습니다.

그러나 중개 회사는 수익의 대부분을 "주문 흐름에 대한 지불"에 의존한다는 비판을 받아왔습니다.

비평가들은 다른 많은 중개인이 사용하는 관행이 중개인이 더 높은 수수료를 지불하는 사람에게 주문을 보내도록 장려한다는 이유로 이해 상충을 야기한다고 주장합니다. Robinhood는 사용자에게 가장 저렴한 것을 기반으로 거래를 라우팅하고 수수료를 부과하는 것이 더 비쌀 것이라고 주장합니다.

Robinhood의 최고 재무 책임자인 Jason Warnick은 필요한 경우 회사가 관행을 변경할 수 있도록 문을 열어두었습니다.

Warnick은 "금지 또는 기타 제한이 부과된다면 Robinhood와 업계가 적응하고 다른 수익원을 모색할 것이라고 믿습니다."라고 말했습니다.

Robinhood는 2013년 Stanford University의 룸메이트인 Tenev와 Baiju Bhatt에 의해 설립되었으며, 제안 후 의결권의 거의 XNUMX분의 XNUMX를 차지하게 됩니다.

미주리주에서 소프트웨어 엔지니어로 일하고 있는 Robinhood 고객 Minjie Xu는 제품 가격이 너무 비싸다는 문제에 대한 프레젠테이션을 들은 후에도 감명을 받지 못했습니다.

쉬는 로이터와의 인터뷰에서 "대부분의 IPO가 너무 비싸다고 생각하기 때문에 이것은 그들에게만 해당되는 것은 아니다"라고 말했다.

(뉴욕의 Echo Wang 및 Krystal Hu의 보고, Greg Roumeliotis 및 Sonya Hepinstall의 편집)

이미지 크레디트 : Reuters

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출처: https://datafloq.com/read/robinhood-ceo-says-considering-offering-us-retirement-accounts/16607

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AI

Manu Smadja: 학자금 대출을 촉진하고 비즈니스 전략을 공유하는 핀테크 회사 MPOWER Financing의 CEO

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MPOWER 파이낸싱, 최근 글로벌 학자금 대출 제공업체 보안 100억 달러의 지분 투자. 새로운 자금은 올해 초 모금된 60천만 달러의 MPOWER에 추가됩니다. 틸든 파크 캐피탈 매니지먼트 와 함께 이번 라운드에 참가한 ETS 전략 캐피탈.

다른 투자자로는 King Street Capital Management, Drakes Landing Associates 및 Pennington Alternative Income Management가 있습니다.

우리는 최근에 마누 스마자, CEO MPOWER 파이낸싱, "국제 교육에 대한 재정적 장벽을 줄이는 것"을 사명으로 하는 공익법인입니다. 이 회사는 워싱턴 DC에 기반을 두고 있으며 뉴욕과 인도 방갈로르에 사무실을 두고 있습니다.

회사는 Manu Smadja에 의해 설립되었으며 마이클 데이비스 2014년으로 돌아가 두 사람 모두 참석했습니다. INSEAD 파리 그들이 처음 만난 곳. Manu Smadja와의 대화는 아래에 공유됩니다..


Crowdfund Insider: 해외 대출 플랫폼, 빅 데이터 및 글로벌 인프라를 사용하여 북미의 국제 및 DACA 학생에게 자금을 지원한다고 말씀하셨습니다.

이것을 핵심 요구 사항으로 어떻게 식별했으며 조직이 제공할 수 있었던 장기적인 이점은 무엇입니까?

Manu Smadja: MPOWER Financing의 사명은 전 세계의 유망한 많은 학생들이 해외에서 학교에 다닐 때 겪는 재정적 장벽을 제거하는 것입니다. 국제 학생 및 DACA 학생은 연방 학자금 대출 보조금, 보조금, 국가 장학금 등을 포함하여 미국 학생이 이용할 수 있는 프로그램 유형에 접근할 수 없습니다. 국내 신용 기록 부족.

우리는 이 사명을 완수하기 위해 최신 기술과 프로세스를 적용하여 최대한 많은 학생들을 최대한 원활하게 도울 수 있도록 합니다. 여기에는 신청자의 신용 위험을 장기적으로 결정하기 위해 미래의 수익 잠재력을 예측하는 것과 함께 다양한 데이터 소스를 살펴보는 것이 포함됩니다.

우리는 또한 자금 조달이 방정식의 일부일 뿐임을 이해합니다. 우리는 Path2Success 프로그램을 통해 추가 진로 지도 및 리소스를 제공하여 학생들이 직장에 진입할 때 직면할 수 있는 고유한 문제에 대비할 수 있도록 지원합니다. 이것은 차례로 훨씬 더 나은 신용 결과와 평균보다 낮은 대출 부도율을 산출합니다.

우리는 기술을 사용하여 비즈니스를 혁신하는 방법을 끊임없이 재고합니다. 우리는 현재 고객 지원의 추세와 패턴을 식별하는 데 도움이 되는 기계 학습을 탐구하고 있으며, 이는 학생들의 질문과 과제를 더 잘 해결하는 데 도움이 됩니다.

Crowdfund Insider: 귀하의 웹사이트에는 사람들이 "자신의 꿈에 자금을 지원"할 수 있다고 명시되어 있습니다. 지원자는 미국과 캐나다에서 공부하기 위해 공동 서명자 대출 및 장학금을 신청할 수 있습니다. 핀테크 플랫폼이 어떻게 이를 가능하게 합니까?

마누 스마자: 국제 학생 및 DACA 학생(보통 학생의 모국에 있는 오프라인 은행)이 이용할 수 있는 전통적인 금융 옵션과 달리 MPOWER 대출은 승인을 위해 공동 서명자나 담보가 필요하지 않습니다. 우리의 승인 프로세스는 또한 신용 기록만을 기반으로 하지 않습니다. 대신에 우리는 미래의 수익 잠재력을 고려하고 국내외 고용 기록 및 신용 기록과 같은 이질적인 데이터 소스를 분석하는 독점 알고리즘을 구축했습니다.

이 모델은 유망한 학생들이 가족에게 과도한 재정적 부담을 주지 않고 교육을 받을 수 있도록 합니다. MPOWER의 대출은 즉시 승인되며 경쟁력 있는 이율로 제공됩니다.

그들의 성공과 지불 능력에 기여할 많은 요소를 통합하고 평가함으로써 우리는 전통적인 대출 과정에서 소외된 유망한 학생들이 미국과 캐나다의 고등 교육에 대한 노력에 자금을 지원할 수 있도록 합니다.

Crowdfund Insider: 귀하는 유학생을 위해 유학생이 설립한 사회적 혜택 기업이며 "사회경제적 이동성을 국경 없는 사회로 만드는" 사명을 수행하고 있다는 점을 언급하셨습니다.

우리는 지금 급속한 세계화와 통신 기술의 발전으로 세계에 살고 있지만 대출 획득과 같은 일부 프로세스는 여전히 레거시 플랫폼에서 비효율적인 방식으로 수행되고 있습니다.

핀테크는 학습자와 교육을 제공하는 조직의 관점에서 이 프로세스를 어떻게 향상시킬 수 있습니까?

마누 스마자: 우리의 글로벌 금융 시스템은 소비자 경제의 다른 부문에서 볼 수 있는 혁신의 속도를 크게 따라가지 못했습니다. 특히 전염병으로 인해 온라인 애플리케이션과 접근성이 더 일반적일 수 있지만 이러한 기술을 지원하는 백엔드 시스템은 번거롭고 종종 구식입니다. 일반적으로 많은 국제 학생들이 교육 자금을 조달할 수 있는 첫 번째 옵션은 모국의 전통적인 오프라인 은행을 이용하는 것입니다. 대출 절차가 더 오래 걸릴 뿐만 아니라 이러한 대출 제공업체의 대부분은 자격을 결정하기 위해 여전히 기존의 신용 메커니즘을 사용하고 있습니다.

설립 이래, 우리는 국제 학생들이 교육에 자금을 조달하는 방법을 재고하고 점검하는 데 전념해 왔습니다. 여기에는 담보를 요구하거나 공동 서명인을 갖는 것과 같은 금지 장벽을 제거하는 것이 포함됩니다. 데이터와 당사의 독점 알고리즘 덕분에 각 신청자에 대한 보다 상세하고 포괄적인 재정 상황을 파악하여 해당 신청자가 대출에 적합한지 여부를 판단합니다.

당연히 우리의 모델은 자금 조달에 대한 장벽을 허물면서 각 거래가 재정적으로 건전하고 우리 사업에 신용 위험을 초래하지 않도록 합니다.

Crowdfund Insider: 2억 달러 이상의 대출 신청을 처리했습니다. 또한 190개 이상의 미국 및 캐나다 학교와 함께 350개 이상의 시민권 국가를 지원했습니다.

금융 기술을 활용하여 대출 신청 검토 프로세스를 신속하게 처리할 수 있는 방법은 무엇입니까? 귀하의 소프트웨어는 전체 프로세스를 개선하기 위해 AI 또는 기계 학습 알고리즘을 사용합니까?

마누 스마자: 더 빠른 승인 및 처리 경로를 위해 노력하고 있지만 프로세스는 정확성을 기반으로 해야 합니다. 우리는 최근 Instant Offer 제품을 출시하여 학생이 30초 만에 자격을 확인하고 30분 이내에 온라인으로 지원할 수 있습니다. 수집한 정보를 기반으로 합니다. 조건부 대출 제안을 실시간으로 제공할 수 있습니다.

Crowdfund Insider: 올해와 그 이후의 계획은 무엇입니까? 기존 플랫폼에 어떤 기술 개선 사항을 통합할 계획입니까?

마누 스마자: 2021년에 MPOWER는 160월 100일의 자본금 13억 달러를 포함하여 총 XNUMX억 XNUMX천만 달러를 모금했습니다. 이 기금은 운영을 확장하고 자동화하여 더 많은 학생들을 도울 수 있도록 사용됩니다.

많은 기업이 이와 같은 투자를 통해 제품 제공을 확장하지만, 우리는 우리의 핵심 서비스, 즉 유망한 학생을 위한 대출과 학생들이 직장에 진입할 수 있도록 준비하는 데 도움이 되는 도구 및 교육에 충실하고자 합니다. 이것은 우리 팀과 기술에 대한 투자를 의미합니다.

Crowdfund Insider: 올해 초 MPOWER는 Sallie Mae와 협력하여 특히 국제 및 DACA 학생들을 위한 고등 교육 기회를 확대했습니다.

이러한 전략적 파트너십을 활용하여 더 나은 서비스를 제공하려는 목표에 대해 말씀해 주십시오.

마누 스마자: 우리는 항상 파트너가 될 조직을 찾고 있습니다. 특히 고등 교육을 추구하려는 학생의 꿈과 자금 지원 사이에 다리를 놓을 때 더욱 그렇습니다. Sallie Mae와의 파트너십은 학생들이 적격한 미국 시민 또는 영주권 공동 서명자와 함께 신청할 수 있는 신용 기반 개인 대출 상품을 제공함으로써 전통적인 대출 서비스에서 발견되는 격차를 메우는 데 도움이 됩니다. 공동 서명자를 사용할 수 없는 경우 MPOWER는 Sallie Mae와 협력하고 고유한 데이터 및 기술을 활용하여 유망한 유학생을 보증합니다.

우리는 더 많은 학생들이 교육 목표를 달성할 수 있도록 더 많은 대출 기관과 협력하기를 기대합니다.

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출처: https://www.crowdfundinsider.com/2021/07/178141-manu-smadja-ceo-at-mpower-financing-a-fintech-firm-facilerating-educational-loans-shares-business-strategy/

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스마트폰 가속도계 데이터를 활용한 인간 활동 인식을 위한 LSTM 구현

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인간 활동 인식을 위한 LSTM 구현






















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PlatoAi. Web3 재창조. 데이터 인텔리전스 증폭.
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출처: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/07/implementing-lstm-for-human-activity-recognition-using-smartphone-accelerometer-data/

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출처: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/07/plunging-into-deep-learning-carrying-a-red-wine/

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