{"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\/it\/the-startup-journey\/launching-ai-grouping-of-financial-content-from-16-languages\/","title":{"rendered":"Lancio del raggruppamento AI di contenuti finanziari in 16 lingue"},"content":{"rendered":"

Mentre la maggior parte delle aziende mira a monopolizzare l'attenzione dei propri utenti, noi di CityFALCON cerchiamo di ridurre il carico di attenzione in modo che gli utenti possano partecipare in modo pi\u00f9 efficiente ed efficace ai mercati. Il raggruppamento di storie simili ci fa fare un passo in quella direzione, in modo che gli utenti possano dedicare meno tempo alla dovuta diligenza e pi\u00f9 tempo a prendere decisioni, stare con amici e familiari e dedicarsi ai propri hobby.<\/span><\/p>\n

Ogni volta che si verifica un evento importante, sia i media tradizionali che i social media si accendono con rapporti, tweet e post sugli avvenimenti. Nei casi internazionali, questi sono solitamente pubblicati anche in pi\u00f9 lingue. La maggior parte dei rapporti, specialmente quando le notizie sono dell'ultima ora, possono essere articoli stub che dicono fatti di base molto simili. Col passare del tempo, vengono fuori pi\u00f9 informazioni e la quantit\u00e0 di informazioni si espande, facendo s\u00ec che le fonti di notizie divergano leggermente nelle loro riprese. Tuttavia, il messaggio di fondo sulle piattaforme di notizie tende a rimanere molto simile, supponendo che non vengano presentate notizie false.\u00a0<\/span><\/p>\n

Questa conformit\u00e0 pu\u00f2 sprecare tempo prezioso per la ricerca e la due diligence perch\u00e9 le storie ripetono le stesse informazioni. Con il raggruppamento di storie simili, CityFALCON elimina la necessit\u00e0 di setacciare pi\u00f9 interpretazioni simili dello stesso problema.<\/span><\/p>\n

D'altra parte, alcuni partecipanti al mercato temono di perdere differenze chiave sottili o oscurate che potrebbero portare a una migliore decisione di investimento. Tali partecipanti cercano tutti i contenuti simili disponibili per ottenere una migliore comprensione del problema (incluso quello in altre lingue) e questo approccio \u00e8 altamente raccomandato a chiunque stia per prendere una decisione finanziaria o commerciale.\u00a0<\/span><\/p>\n

Il raggruppamento di storie simili aiuta questi utenti raggruppando tutti i contenuti in un unico posto, in modo che pi\u00f9 istanze di informazioni simili possano essere trovate contemporaneamente in un'unica posizione. Ci\u00f2 impedisce di trascurare differenze importanti cercando a casaccio contenuti simili nel feed delle notizie. Inoltre, quando sono coinvolte pi\u00f9 lingue, CityFALCON acquisisce e raggruppa i contenuti multilingue insieme.<\/span><\/p>\n

Aspetto e vantaggi del raggruppamento di storie simili<\/strong><\/h2>\n

Storie simili compaiono su tutti i canali di consegna CityFALCON: le app mobili, il sito Web e l'API. Nelle precedenti iterazioni della nostra piattaforma, tutte le storie occupavano le proprie schede delle storie, ogni storia o Tweet la propria riga con tutte le informazioni associate. Con argomenti molto popolari o quando si sono verificati importanti eventi di ultime notizie, il feed potrebbe inondarsi di articoli di notizie dopo articoli di notizie (e sicuramente Tweet dopo Tweet) che riportano la stessa cosa.\u00a0<\/span><\/p>\n

Similar Stories condensa tutte quelle singole schede contenenti contenuti simili in un'unica scheda con un titolo rappresentativo. Il contenuto simile \u00e8 stampato nella stessa carta per un rapido accesso alla scrematura ma senza occupare cos\u00ec tanto spazio.<\/span><\/p>\n

La cura dei contenuti \u2013 registrando se ti piace, non ti piace o trovi le storie irrilevanti \u2013 ora pu\u00f2 essere eseguita anche per tutti i contenuti simili in un'unica azione. La selezione aiuta le nostre macchine a comprendere meglio le tue esigenze per aumentare la pertinenza dei contenuti che ti vengono offerti. Con questa azione a clic singolo per pi\u00f9 storie, puoi aiutare gli algoritmi ad apprendere pi\u00f9 velocemente. Se vuoi curare le storie individualmente, dovrai separare i contenuti simili.<\/p>\n

In questo contesto, lo strumento di cura "nascondi" ti consente di nascondere tutti i contenuti simili in modo da poter passare all'idea successiva senza incontrare costantemente informazioni che hai gi\u00e0 interiorizzato.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/a>

Scheda Storie simili con gli strumenti di selezione evidenziati<\/p><\/div>\n

Il feed di notizie predefinito su CityFALCON ora condensa contenuti simili in schede come questa. Se vuoi tornare alla vecchia visualizzazione, disattiva semplicemente l'interruttore a levetta per <\/span>Raggruppa contenuti simili<\/span><\/i>. Ci\u00f2 costringer\u00e0 ogni storia a essere presentata su una propria scheda individuale nel feed.<\/span><\/p>\n

Vedere <\/span>solo <\/b>la storia pi\u00f9 rappresentativa \u2013 ovvero nascondere tutti i contenuti simili raccolti in fondo alla scheda raggruppata \u2013 si pu\u00f2 disattivare <\/span>Mostra contenuti simili nel feed<\/span><\/i>. Questo \u00e8 utile per esaminare le notizie senza essere distratti dalla lettura di troppi titoli simili che potrebbero attirare la tua attenzione. Tieni presente che questo nasconde qualsiasi contenuto etichettato come "simile", ad eccezione del contenuto pi\u00f9 rappresentativo, che sar\u00e0 il titolo della scheda.<\/span><\/p>\n

Insomma, se vuoi dare una scorsa alle notizie e leggere di tanti argomenti diversi, spegni <\/span>Mostra contenuti simili nel feed<\/span><\/i>. Se vuoi approfondire o vuoi semplicemente mantenere altri titoli in giro per le loro interpretazioni leggermente diverse degli eventi, mantieni attivate entrambe le opzioni per contenuti simili.<\/span><\/p>\n

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

Come lo facciamo<\/strong><\/h2>\n

Per raggruppare le storie, i nostri algoritmi analizzano ogni titolo della storia, meta descrizione e, se disponibile come articolo full-text sulla nostra piattaforma, la storia stessa. Analizziamo anche i Tweet. Quindi, con tutte queste informazioni, vettorizziamo il contenuto e inseriamo storie e tweet in cluster. Successivamente, utilizzando gli stessi dati di analisi ma un diverso algoritmo di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), scegliamo la storia pi\u00f9 rappresentativa per quel gruppo. Se ci sono ancora troppe storie, si ripete il processo di raggruppamento e scelta di un rappresentante.<\/span><\/p>\n

Infine, le storie pi\u00f9 rappresentative vengono fornite agli utenti come storia principale della carta e quelle nel cluster sono presentate come storie simili. Aggiungendo un valore significativo rispetto ad alcuni operatori storici come Google News, i nostri modelli NLP di apprendimento automatico ci consentono di raggruppare e confrontare indipendentemente dalla lingua del contenuto. Quindi, se ci sono pi\u00f9 lingue che discutono dello stesso argomento, CityFALCON le raggrupper\u00e0 insieme, purch\u00e9 supportiamo la lingua per il raggruppamento. A partire da giugno 2020, questo supporto copre 16 lingue, con un massimo di 93 entro la fine dell'anno.<\/span><\/p>\n

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

Raggruppamento e perdita di informazioni<\/strong><\/h2>\n

L'uso della tecnologia per condensare le informazioni linguistiche in un insieme pi\u00f9 piccolo solleva alcune domande comuni. Quanto \u00e8 accurato? Come faccio a sapere che i raggruppamenti sono davvero "simili"? Questo approccio condensa troppo le informazioni in modo da perdere informazioni importanti?<\/span><\/p>\n

Cominciamo con la precisione. Almeno per le lingue che parli, \u00e8 facile confermare che il contenuto contrassegnato come <\/span>simile<\/span><\/i> \u00e8 veramente simile. Puoi ancora leggere i titoli e puoi verificare immediatamente se \u00e8 simile o meno. Sebbene l'apprendimento automatico significhi che la precisione non sar\u00e0 100%, abbiamo rilasciato questa funzione solo dopo che test, formazione e perfezionamento hanno portato a una precisione pratica. Perfino gli umani non sono in grado di essere accurati al 100% e gli umani non possono leggere 1 milione di storie e tweet al giorno per trovare somiglianze come fanno i nostri algoritmi. Quindi, anche se la precisione potrebbe non essere 100%, \u00e8 sufficientemente elevata per l'uso pratico. Se noti imprecisioni estreme, faccelo sapere in modo che possiamo migliorare i nostri sistemi. <\/span><\/p>\n

Allo stesso modo dell'accuratezza, \u00e8 facile verificare che i raggruppamenti siano realmente simili, poich\u00e9 i titoli sono presentati per l'ispezione.<\/span><\/p>\n

Infine, finch\u00e9 le altre notizie vengono visualizzate nel feed delle notizie sotto il file <\/span>Contenuto simile <\/span><\/i>header, gli utenti non perderanno importanti sottigliezze nella formulazione di titoli e storie, perch\u00e9 il contenuto pu\u00f2 essere verificato direttamente. Quindi, se vuoi approfondire un argomento, mantieni il file Mostra contenuti simili nel feed <\/em>opzione attivata. Questo \u00e8 altamente raccomandato prima di prendere una decisione di investimento o commerciale. Altrimenti, se vuoi solo esaminare ci\u00f2 che sta accadendo oggi, perdere le sottigliezze nella formulazione del titolo non sar\u00e0 problematico e puoi disattivare il Mostra contenuti simili nel feed<\/em> interruttore.<\/span><\/p>\n

Progettato per scalabilit\u00e0 e prestazioni<\/strong><\/h2>\n

Similar Stories \u00e8 un'impresa estremamente intensiva in termini di calcolo. Nei giorni di alta attivit\u00e0, possiamo elaborare milioni di contenuti nella pipeline CityFALCON, mentre anche durante i periodi pi\u00f9 lenti ne elaboriamo regolarmente fino a un milione al giorno. Dopo l'aggregazione e l'elaborazione, tutto quel contenuto deve essere confrontato con tutto il contenuto che abbiamo gi\u00e0 elaborato e archiviato nei giorni passati per determinare la somiglianza. Il processo di confronto vettorializza molte dimensioni di ciascun contenuto, quindi confronta il contenuto dimensione per dimensione e per vettori incrociati. La necessit\u00e0 di calcolo risultante \u00e8 sbalorditiva.<\/span><\/p>\n

Questo requisito di calcolo ha reso alcuni linguaggi popolari come Java e Python troppo ingombranti per gestire gli enormi flussi di dati. Per questo motivo, abbiamo scritto il nostro componente di raggruppamento di storie simili in C++, un linguaggio forte per prestazioni e basso sovraccarico. Minore \u00e8 l'overhead, pi\u00f9 rapida ed efficiente sar\u00e0 l'elaborazione e, in questo scenario, avevamo bisogno di qualsiasi vantaggio in termini di efficienza che potessimo ottenere. Inoltre, la flessibilit\u00e0 di indirizzare l'utilizzo delle risorse in C++ lo rende ideale per controllare strettamente i costi di calcolo e delle risorse, in particolare l'utilizzo della memoria.<\/span><\/p>\n

Dopo un bel po' di lavoro di ricerca e sviluppo, abbiamo prodotto una versione altamente efficiente che offre agli utenti ci\u00f2 di cui hanno bisogno e mantiene i nostri costi di elaborazione gestibili.<\/span><\/p>\n

Man mano che il sistema si ridimensiona, l'utilizzo di C++ a basso overhead garantisce che la scalabilit\u00e0 non venga compromessa, quindi tutti i client CityFALCON, dagli utenti API ad alta potenza agli utenti consumer a basso volume, sperimentano una distribuzione dei contenuti fluida e accurata.<\/span><\/p>\n

Riduci il tuo tempo di ricerca oggi<\/strong><\/h2>\n

Ci aspettiamo che la maggior parte degli utenti tragga vantaggio da questa funzione, quindi la attiviamo per impostazione predefinita. Prova la nuova funzionalit\u00e0 su argomenti molto popolari, come quelli su questo <\/span>lista di controllo che evidenzia i titoli popolari<\/span><\/a>. Quindi goditi pi\u00f9 tempo per fare affari, stare con amici e familiari o perseguire altri usi del tuo tempo piuttosto che guadare contenuti quasi identici riguardanti i tuoi investimenti.<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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