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NTIS 바로가기주관연구기관 | 연세대학교 Yonsei University |
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연구책임자 | 최희준 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2021-09 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202200019004 |
과제고유번호 | 1711141187 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2023-03-14 |
키워드 | 인공지능.딥러닝.자연어.벡터투사.확률.AI.DeepLearning.Natural Language.Vector Embedding.Probability. |
□ 연구개요
금융 산업의 정보 자료는 금융 지수, 이자율 등의 수치 자료와 경제 분석 리포트, 산업 관련 뉴스 등의 문자 자료로 나누어진다. 이 중 문자 자료는, 계량경제학자나 수학자가 활발히 연구를 진행해 온 수치 자료와 달리, 학자들의 연구가 활발히 진행되지 못한 채 증권 애널리스트들의 직관이 중요시되는 고유영역으로 여겨져 왔다. 문자 자료는 정량적(quantitative) 관점의 접근이 힘들다는 특성을 지니고 있기 때문이다. 그러나 문자 자료와 수학적 모델의 괴리로 인해, 파생상품 해지처럼 빠른 판단을 해야 하는 금융 산
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