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基于NLP技术的反洗钱同一客户识别研究
文献摘要：
同一客户识别对证券公司反洗钱工作具有重要意义,同时也是一个复杂的技术难题,其主要难点在于不同来源客户名称信息的多样化表达,所以需要对客户名进行智能匹配和归一.文本匹配始终是自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)所关注的核心问题之一,近年来随着深度学习技术的发展,有很多新模型和新方法用于文本智能匹配.本文设计了一种基于NLP技术的客户名称匹配方法,并基于真实数据评估实验效果.
文献关键词：
中图分类号：
作者姓名：
王哲;刘殿兴;岳丰;舒光斌
作者机构：
中信证券股份有限公司信息技术中心
文献出处：
引用格式：
[1]王哲;刘殿兴;岳丰;舒光斌-.基于NLP技术的反洗钱同一客户识别研究)[J].中国金融电脑,2022(06):71-76
A类：
B类：
NLP,反洗钱,对证,证券公司,技术难题,不同来源,户名,多样化表达,智能匹配,文本匹配,自然语言处理,Natural,Language,Processing,深度学习技术,匹配方法,真实数据,数据评估,实验效果
AB值：
0.431887
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