Erkennung benannter Entitäten im Finanzbereich

Einige Finanzunternehmen haben sich mit dem Bedarf an einer sehr individuellen Lösung zur Erkennung benannter Entitäten an Fast Data Science gewandt. Kunden erstellen Listen mit Investitionen, bei denen es sich um Fonds oder Unternehmen handeln kann, und fordern eine Überprüfung dieser Unternehmen an.

Das Problem besteht darin, dass Firmennamen und Namen von Finanzinstrumenten weltweit nicht standardisiert sind und die Leute oft auf Firmen verweisen, ohne die rechtlichen Suffixe wie Ltd oder Holding zu verwenden. Darüber hinaus ist die Liste der Suffixe offen, wenn wir verschiedene Sprachen einbeziehen, und Transkriptionsfehler und Rechtschreibfehler sind häufig.

Wie lässt sich also zuverlässig aus Microsoft Microsoft Corp. und aus Mueller Müller AG machen?

Wir haben festgestellt, dass ein benutzerdefinierter Elasticsearch-Index eine Auswahlliste von Unternehmen abrufen kann, wir erzielen jedoch bessere Ergebnisse, wenn wir Elasticsearch mit Machine-Learning-Bibliotheken in Python kombinieren. Elasticsearch ermöglicht auch eine benutzerdefinierte Rankingmetrik, wir fanden jedoch heraus, dass es eine einfachere Lösung ist, Elasticsearch mit einem in Python trainierten Machine-Learning-Modell zu kombinieren, das anhand eines Eingabetexts das wahrscheinlichste Unternehmen neu bewerten und identifizieren kann, wobei sowohl linguistische Merkmale als auch andere bekannte Informationen über die Unternehmen wie deren Sitz verwendet werden.

Wir konnten auch ein Maß für unsere Zuversicht in eine bestimmte Übereinstimmung ausgeben. Unser Modell konnte also zu 89 % sicher sein, dass eine Eingabe an Müller AG weitergeleitet werden sollte. Dies ermöglichte es dem Kunden, Elemente zu kennzeichnen, die einer manuellen Überprüfung bedurften.

Wenn Sie Bedarf an einem maßgeschneiderten Finanz-KI-System oder einer Lösung zur Erkennung finanzieller Named Entities haben, lassen Sie es uns bitte wissen. Vielleicht interessieren Sie sich auch für unsere Erkennung von Named Entities für Arzneimittel und unsere Ländernamenerkennung.