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[人工智慧] 反洗錢模型應用實作

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反洗錢模型應用實作

作者: 夏肇毅

初稿: 20220820

自然語言處理(Natural language  processing)

科技> [人工智慧] CNN，影像分區塊與RNN

http://cubicpower.idv.tw/cubicnotes/notes-0000038.html

文字探勘(Text Mining)

Google Tensorflow: Text

Sentiment analysis- IMDB large movie review dataset

Basic text classification 

https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/text_classification?hl=zh-tw

基本文本分類

情緒分析

下載並探索 IMDB 數據集

加載數據集

準備數據集進行訓練

配置數據集以提高性能

創建模型

損失函數和優化器

訓練模型

評估模型

創建隨時間變化的準確度和損失圖

導出模型

對新數據的推論

練習：關於 Stack Overflow 問題的多類分類

Word embeddings

https://www.tensorflow.org/text/guide/word_embeddings?hl=zh-tw

詞嵌入

將文本表示為數字

One-hot 編碼

用唯一的數字編碼每個單詞

詞嵌入

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下載 IMDb 數據集

使用嵌入層

文本預處理

創建分類模型

編譯和訓練模型

檢索經過訓練的詞嵌入並將它們保存到磁碟

可視化嵌入

Text classification with an RNN 

https://www.tensorflow.org/text/tutorials/text_classification_rnn?hl=zh-tw

使用 RNN 進行文本分類

設置

設置輸入管道

創建文本編碼器

創建模型

訓練模型

堆疊兩個或多個 LSTM 層

Classify text with BERT

https://www.tensorflow.org/text/tutorials/classify_text_with_bert?hl=zh-tw

使用 BERT 對文本進行分類

關於 BERT

情緒分析

從 TensorFlow Hub 加載模型

選擇一個 BERT 模型進行微調

預處理模型

使用 BERT 模型

定義你的模型

模型訓練

損失函數

優化器

加載 BERT 模型並進行訓練

評估模型

繪製隨時間變化的準確性和損失

導出推理

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資料清理

模型訓練流程

洗錢文章分類模型(AML Classifier)

CountVectorizer+樸素貝葉斯(Multinomial Naive Bayes)

TfidfVectorizer+樸素貝葉斯(Multinomial Naive Bayes)

BERT-Based Model

Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)

NLP開源套件 — Kashgari

套件安裝

BERT + BiLSTM + CRF

Conditional Random Fields (CRF)

輸入資料格式

資料驗證集

模型訓練(AML Classifier)

Rule-based Approach

AML Keyword List檢討與修正

AML焦點人物擷取模型(AML NER Model)

Name Entity Recognition

SOTA of Name Entity Recognition

BERT — 句子Level的NER模型

模型訓練(NER Model)

模型比較

Bi-directional LSTM/GRU

Bi-directional BiLSTM/GRU + CRF

CNN + LSTM

Bi-directional LSTM + CNN (Customized)

 

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