{"id":26363,"date":"2020-06-10T12:14:41","date_gmt":"2020-06-10T12:14:41","guid":{"rendered":"https:\/\/cityfalcon.com\/blog\/?p=26363"},"modified":"2020-06-10T12:17:03","modified_gmt":"2020-06-10T12:17:03","slug":"launching-ai-grouping-of-financial-content-from-16-languages","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cityfalcon.ai\/blog\/es\/the-startup-journey\/launching-ai-grouping-of-financial-content-from-16-languages\/","title":{"rendered":"Lanzamiento de la agrupaci\u00f3n de contenido financiero mediante IA en 16 idiomas"},"content":{"rendered":"

Si bien la mayor\u00eda de las empresas apuntan a monopolizar la atenci\u00f3n de sus usuarios, en CityFALCON intentamos reducir la carga de atenci\u00f3n para que los usuarios puedan participar de manera m\u00e1s eficiente y efectiva en los mercados. La agrupaci\u00f3n de historias similares nos da un paso en esa direcci\u00f3n, de modo que los usuarios pueden dedicar menos tiempo a la diligencia debida y m\u00e1s tiempo a tomar decisiones, estar con amigos y familiares y dedicar sus pasatiempos.<\/span><\/p>\n

Cada vez que ocurre un evento importante, tanto las redes sociales tradicionales como las sociales se iluminan con informes, tweets y publicaciones sobre los acontecimientos. En los casos internacionales, estos tambi\u00e9n suelen publicarse en varios idiomas. La mayor\u00eda de los informes, especialmente cuando las noticias son de \u00faltima hora, pueden ser art\u00edculos cortos que dicen hechos b\u00e1sicos muy similares. A medida que pasa el tiempo, sale m\u00e1s informaci\u00f3n y la cantidad de informaci\u00f3n se expande, lo que hace que las fuentes de noticias difieran ligeramente en sus tomas. Sin embargo, el mensaje subyacente en las plataformas de noticias tiende a ser muy similar, suponiendo que no se presenten noticias falsas.\u00a0<\/span><\/p>\n

Esta conformidad puede hacer perder un tiempo valioso de investigaci\u00f3n y diligencia debida porque las historias repiten la misma informaci\u00f3n. Con la agrupaci\u00f3n de historias similares, CityFALCON elimina la necesidad de buscar m\u00faltiples interpretaciones similares del mismo problema.<\/span><\/p>\n

Por otro lado, algunos participantes del mercado temen perderse diferencias clave sutiles u oscuras que podr\u00edan conducir a una mejor decisi\u00f3n de inversi\u00f3n. Dichos participantes buscan todo el contenido similar disponible para comprender mejor el problema (incluido el que est\u00e1 en otros idiomas), y este enfoque es muy recomendable para cualquiera que est\u00e9 a punto de tomar una decisi\u00f3n financiera o comercial.\u00a0<\/span><\/p>\n

La agrupaci\u00f3n de historias similares ayuda a estos usuarios al agrupar todo ese contenido en un solo lugar, por lo que se pueden encontrar m\u00faltiples instancias de informaci\u00f3n similar a la vez en una sola ubicaci\u00f3n. Esto evita que se pasen por alto diferencias importantes al buscar al azar contenido similar en el servicio de noticias. Adem\u00e1s, cuando hay varios idiomas involucrados, CityFALCON captura y agrupa el contenido multiling\u00fce.<\/span><\/p>\n

Apariencia y beneficios de la agrupaci\u00f3n de historias similares<\/strong><\/h2>\n

Aparecen historias similares en todos los canales de entrega de CityFALCON: las aplicaciones m\u00f3viles, el sitio web y la API. En iteraciones anteriores de nuestra plataforma, todas las historias ocupaban sus propias tarjetas de historias, cada historia o Tweet ten\u00eda su propia l\u00ednea con toda la informaci\u00f3n asociada. Con temas muy populares o cuando ocurrieron importantes eventos de noticias de \u00faltima hora, el feed podr\u00eda inundarse con art\u00edculo de noticias tras art\u00edculo de noticias (y definitivamente Tweet tras Tweet) que informan lo mismo.\u00a0<\/span><\/p>\n

Similar Stories condensa todas esas tarjetas individuales que contienen contenido similar en una sola tarjeta con un t\u00edtulo representativo. El contenido similar se imprime en la misma tarjeta para un acceso r\u00e1pido al skimming pero sin ocupar tanto espacio.<\/span><\/p>\n

La curaci\u00f3n de contenido (grabar si le gusta, no le gusta o encuentra historias irrelevantes) ahora tambi\u00e9n se puede realizar para todo el contenido similar en una sola acci\u00f3n. La curaci\u00f3n ayuda a nuestras m\u00e1quinas a comprender mejor sus necesidades para aumentar la relevancia del contenido que se le ofrece. Con esta acci\u00f3n de un solo clic para m\u00faltiples historias, puede ayudar a que los algoritmos aprendan m\u00e1s r\u00e1pido. Si desea seleccionar historias individualmente, deber\u00e1 desagrupar contenido similar.<\/p>\n

En este contexto, la herramienta de curaci\u00f3n "ocultar" le permite ocultar todo el contenido similar para que pueda pasar a la siguiente idea sin encontrar constantemente informaci\u00f3n que ya ha interiorizado.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/a>

Tarjeta de historias similares con herramientas de selecci\u00f3n destacadas<\/p><\/div>\n

El servicio de noticias predeterminado en CityFALCON ahora condensa contenido similar en tarjetas como esta. Si desea volver a la vista anterior, simplemente apague el interruptor de palanca para <\/span>Agrupar contenido similar<\/span><\/i>. Esto obligar\u00e1 a que cada historia se presente en su propia tarjeta individual en el feed.<\/span><\/p>\n

Para ver <\/span>solamente <\/b>la historia m\u00e1s representativa, es decir, ocultar todo el contenido similar recopilado en la parte inferior de la tarjeta agrupada, puede desactivar <\/span>Mostrar contenido similar en el feed<\/span><\/i>. Esto es \u00fatil para escanear las noticias sin distraerse leyendo demasiados titulares similares que podr\u00edan llamar su atenci\u00f3n. Tenga en cuenta que esto oculta cualquier contenido etiquetado como "similar", excepto el contenido m\u00e1s representativo, que encabezar\u00e1 la tarjeta.<\/span><\/p>\n

En resumen, si desea hojear las noticias y leer sobre muchos temas diferentes, desactive <\/span>Mostrar contenido similar en el feed<\/span><\/i>. Si desea profundizar m\u00e1s o simplemente desea mantener otros titulares para sus interpretaciones ligeramente diferentes de los eventos, mantenga activadas ambas opciones para contenido similar.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

C\u00f3mo lo hacemos<\/strong><\/h2>\n

Para agrupar historias, nuestros algoritmos analizan el t\u00edtulo de cada historia, la meta descripci\u00f3n y, si est\u00e1 disponible como un art\u00edculo de texto completo en nuestra plataforma, la historia en s\u00ed. Tambi\u00e9n analizamos Tweets. Luego, con toda esta informaci\u00f3n, vectorizamos el contenido y colocamos las historias y los Tweets en grupos. A continuaci\u00f3n, utilizando los mismos datos de an\u00e1lisis pero un algoritmo de procesamiento del lenguaje natural (NLP) diferente, elegimos la historia m\u00e1s representativa para ese grupo. Si todav\u00eda hay demasiadas historias, se repite el proceso de agrupaci\u00f3n y elecci\u00f3n de un representante.<\/span><\/p>\n

Finalmente, las historias m\u00e1s representativas se sirven a los usuarios como la historia principal de la tarjeta y las del grupo se presentan como historias similares. Al agregar un valor significativo sobre algunos titulares como Google News, nuestros modelos de PNL de aprendizaje autom\u00e1tico nos permiten agrupar y comparar independientemente del idioma del contenido. Entonces, si hay varios idiomas que discuten el mismo tema, CityFALCON los agrupar\u00e1, siempre que admitamos el idioma para la agrupaci\u00f3n. A junio de 2020, este soporte cubre 16 idiomas, con hasta 93 para fin de a\u00f1o.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Agrupaci\u00f3n y p\u00e9rdida de informaci\u00f3n<\/strong><\/h2>\n

El uso de la tecnolog\u00eda para condensar informaci\u00f3n ling\u00fc\u00edstica en un conjunto m\u00e1s peque\u00f1o plantea algunas preguntas comunes. \u00bfQu\u00e9 tan precisa es? \u00bfC\u00f3mo s\u00e9 que las agrupaciones son realmente "similares"? \u00bfEste enfoque condensa demasiado la informaci\u00f3n para que me pierda informaci\u00f3n importante?<\/span><\/p>\n

Empecemos por la precisi\u00f3n. Al menos para los idiomas que habla, es f\u00e1cil confirmar que el contenido marcado como <\/span>similar<\/span><\/i> es realmente similar. A\u00fan puede leer los titulares y puede verificar instant\u00e1neamente si es similar o no. Si bien el aprendizaje autom\u00e1tico significa que la precisi\u00f3n no ser\u00e1 100%, solo lanzamos esta funci\u00f3n despu\u00e9s de que las pruebas, la capacitaci\u00f3n y el refinamiento condujeron a una precisi\u00f3n pr\u00e1ctica. Incluso los humanos son incapaces de ser 100% precisos, y los humanos no pueden leer 1 mill\u00f3n de historias y tweets al d\u00eda para encontrar similitudes como lo hacen nuestros algoritmos. Entonces, si bien la precisi\u00f3n puede no ser 100%, es lo suficientemente alta para un uso pr\u00e1ctico. Si observa inexactitudes extremas, h\u00e1ganoslo saber para que podamos mejorar nuestros sistemas. <\/span><\/p>\n

De la misma manera que para la precisi\u00f3n, es f\u00e1cil verificar que los agrupamientos sean realmente similares, ya que los titulares se presentan para su inspecci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Finalmente, siempre que las otras historias se muestren en el servicio de noticias bajo el <\/span>Contenido similar <\/span><\/i>header, los usuarios no perder\u00e1n sutilezas importantes en la redacci\u00f3n de titulares e historias, porque el contenido se puede verificar directamente. Por lo tanto, si desea profundizar en un tema, mantenga el Mostrar contenido similar en el feed <\/em>opci\u00f3n activada. Esto es muy recomendable antes de tomar una decisi\u00f3n comercial o de inversi\u00f3n. De lo contrario, si solo desea escanear lo que est\u00e1 sucediendo hoy, omitir las sutilezas en la redacci\u00f3n del t\u00edtulo no ser\u00e1 un problema, y puede desactivar el Mostrar contenido similar en el feed<\/em> cambiar.<\/span><\/p>\n

Construido para escalabilidad y rendimiento<\/strong><\/h2>\n

Similar Stories es una empresa que requiere una gran cantidad de recursos inform\u00e1ticos. En d\u00edas de alta actividad, podemos procesar millones de piezas de contenido en la canalizaci\u00f3n de CityFALCON, mientras que incluso durante tiempos m\u00e1s lentos procesamos regularmente hasta un mill\u00f3n por d\u00eda. Despu\u00e9s de la agregaci\u00f3n y el procesamiento, todo ese contenido debe compararse con todo el contenido que ya hemos procesado y almacenado desde hace d\u00edas para determinar la similitud. El proceso de comparaci\u00f3n vectoriza muchas dimensiones de cada pieza de contenido y luego compara el contenido dimensi\u00f3n por dimensi\u00f3n y entre vectores. La necesidad de c\u00e1lculo resultante es asombrosa.<\/span><\/p>\n

Este requisito de c\u00e1lculo hizo que algunos lenguajes populares como Java y Python fueran demasiado engorrosos para manejar los enormes flujos de datos. Por esa raz\u00f3n, escribimos nuestro componente Agrupaci\u00f3n de historias similares en C ++, un lenguaje s\u00f3lido para el rendimiento y la sobrecarga baja. Cuanto menor sea la sobrecarga, m\u00e1s r\u00e1pido y m\u00e1s eficiente ser\u00e1 el procesamiento, y en este escenario, necesit\u00e1bamos cualquier ventaja de eficiencia que pudi\u00e9ramos obtener. Adem\u00e1s, la flexibilidad para el uso directo de recursos en C ++ lo hace ideal para controlar estrictamente los costos de recursos y computaci\u00f3n, particularmente el uso de memoria.<\/span><\/p>\n

Despu\u00e9s de bastante trabajo de I + D, producimos una versi\u00f3n altamente eficiente que ofrece a los usuarios lo que necesitan y mantiene nuestros costos de procesamiento manejables.<\/span><\/p>\n

A medida que el sistema se ampl\u00eda, el uso de C ++ de baja sobrecarga garantiza que la escalabilidad no se vea comprometida, por lo que todos los clientes de CityFALCON, desde los usuarios de API de alta potencia hasta los consumidores de bajo volumen, experimentan una entrega de contenido precisa y fluida.<\/span><\/p>\n

Reduzca su tiempo de investigaci\u00f3n hoy<\/strong><\/h2>\n

Esperamos que la mayor\u00eda de los usuarios se beneficien de esta funci\u00f3n, por lo que la activamos de forma predeterminada. Pruebe la nueva funci\u00f3n en temas muy populares, como los de este <\/span>lista de seguimiento destacando acciones populares<\/span><\/a>. Luego, disfrute de m\u00e1s tiempo para hacer negocios, estar con amigos y familiares, o buscar otros usos de su tiempo que no sea el de leer contenido casi id\u00e9ntico con respecto a sus inversiones.<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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