Современный мир финансов быстро меняется. В большинстве случаев объем информации, связанной с финансовыми ситуациями разных компаний, слишком велик для человеческого мозга, чтобы обрабатывать все это в разумные сроки. Это особенно актуально при работе с нечисловой информацией, такой как квартальные отчеты или пресс-релизы, с некоторыми определенными нюансами в стиле языка отчетов. «Это так важно», спросите вы. Но, похоже, это так.
Это основной мотив, стимулирующий новую тенденцию исследований в области компьютерных алгоритмов: автоматическая обработка и анализ текстовой информации. И, очевидно, результаты этого исследования адаптируются, где они дают наиболее ценный и краткосрочный результат, то есть мир финансов:
«Финансовые отчеты содержат важную информацию о состоянии отчетности компаний, – говорит Чао-Линь Лю в Национальном университете Чэнчи в Тайбэе, Тайвань. Но компании обычно преуменьшают негативные аспекты, используя двусмысленный язык и погребенные самородки информации на страницах пронзительной прозы.
Методы интеллектуального анализа обычно концентрируются на одиночных словах: подсчет числа отрицательных или положительных слов в тексте может дать, например, общий тон. Но нельзя сказать, являются ли определенные слова изолированными – например, «увеличенными» – положительными или отрицательными, говорит член команды Юань-Чэнь Чан. Таким образом, команда разработала алгоритм распознавания значимых фраз (arxiv.org/abs/1210.3865).
Для этого Лю и его коллеги используют статистические модели для автоматического определения того, что они называют шаблонами общественного мнения – субъективные фразы в паре с держателем мнения. Например, предложение «Компания считает, что прибыль может быть подвержена неблагоприятному воздействию» содержит держателя мнений «Компания», а субъективные фразы «верит» и «могут пострадать».
«Компьютерная лингвистика и автоматическая обработка текстовой информации являются одним из новых рубежей в мире финансов», – говорит Вернер Антвейлер из Школы бизнеса Саудера в Университете Британской Колумбии в Ванкувере, Канада.