文獻標識碼: A
DOI: 10.20044/j.csdg.2097-1788.2022.03.003
引用格式: 吳永飛,王彥博,周代數(shù),等. 量子自然語言處理算法在金融領域的應用探析[J].網(wǎng)絡安全與數(shù)據(jù)治理,2022,41(3):19-22,27.
0 引言
1981年,理查德·費曼(Richard Feynman)在麻省理工學院舉辦的第一屆計算物理會議上首次提出了量子計算機的概念。1994年,麻省理工學院的彼得·舒爾(Peter Shor)[1]提出了大整數(shù)質(zhì)因子分解的Shor算法——能夠在多項式時間復雜度求解RSA密碼體系中核心的大數(shù)質(zhì)因子分解問題。舒爾的開創(chuàng)性工作有力地促進了量子計算機和量子密碼技術的發(fā)展,成為量子信息科學發(fā)展的重要里程碑之一,掀起了國際上研究量子計算的第一輪熱潮。當前,量子計算蓬勃發(fā)展,各類量子算法應運而生,量子自然語言處理(Quantum Nature Language Process,QNLP)[2]作為其中一個新興的研究領域,已開始顯現(xiàn)出廣闊的發(fā)展前景。量子自然語言處理旨在通過利用某些量子現(xiàn)象,如疊加、糾纏、干涉等,設計和實施自然語言處理(Nature Language Process,NLP)模型,并在量子硬件上執(zhí)行與語言相關的任務。本文針對商業(yè)銀行的業(yè)務實踐,創(chuàng)新地對量子自然語言處理算法進行適應性改進,并將其應用于商業(yè)銀行外部的金融新聞情緒識別和內(nèi)部客戶服務評價等具體場景,為量子自然語言處理算法在金融行業(yè)的落地應用提供新思路。
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作者信息:
吳永飛1,2,王彥博2,周代數(shù)3,靳志偉4,陳 生2,孫 喆2,俞 淼5,楊 璇2
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3.科學技術部中國科學技術發(fā)展戰(zhàn)略研究院,北京100038;
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