21世纪经济报道|集合NLP与TTS语音合成技术,京东数科JT2助力投研效率提升
传统的投研工作 , 投研人员需要通过各种渠道花费大量时间去搜集整理相关信息 , 以形成对行业或市场主体的评估判断 。 资管投研不仅需要专业的金融及行业知识背景 , 全面而细致的调研 , 还需要大量案头工作 。 京东数字科技集团旗下资管科技平台JT2将自主研发的文本摘要技术与TTS语音合成技术两大AI技术有效结合 , 实际运用到资管科技业务中 , 帮助资管机构提高投研效率 。 JT2利用文本摘要技术 , 可以从零散的报告和市场资讯中迅速提取有价值的信息 , 快速整合 , 并支持以语音等形式输出 , 方便投研人员快速掌握行业动态 , 从而大幅提高投研效率 。
资管投研所涉及的信息森罗万象、专业术语也繁复多样 。 基于自然语言(Natural Language Processing, NLP )技术 , 京东数科设计出基于Transformer深度网络和金融语义嵌入的迁移学习算法架构 , 通过融合知识迁移的注意力机制 , 自适应提取关键内容;同时构建多任务的学习能力 , 对提取的关键内容进行灵活的语义精简和语法逻辑优化配置 , 保证对文字和文本逻辑的准确和连贯控制 , 同时又兼顾资管专业人士的理解逻辑 。
【21世纪经济报道|集合NLP与TTS语音合成技术,京东数科JT2助力投研效率提升】
目前 , 京东数科NLP文本阅读理解与推理技术可应用于资管合同、信评报告、债券发行、金融和债券交易数据、舆情热点等的文本分析 , 通过多维度的信息推理 , 对行业的发展趋势、企业的经营状况等进行分析 , 辅助投研人员的投资研究和金融风险评估 。
JT2同时支持以语音合成技术 , 将文本分析的内容以模拟人声的语音信息对外输出 , 让投资经理可以更便捷地、利用碎片时间获取信息 。 这里所应用到的语音合成(Text-to-Speech, TTS)技术是京东数科自研轻量级对抗语音合成技术 , 通过结合深度神经网络在多说话人数据上进行个性化建模 , 达到音色丰富、特色鲜明的语音合成效果 。 高效轻量的对抗神经网络大幅提升了合成速度 , 合成1秒音频只需0.07秒 , 合成时延仅为业界水平的1/3 , 充分支持多场景实时语音合成 , 并具备大规模部署的能力 , 可在GPU、CPU及端设备上部署 。
除JT2之外 , 京东数科智能语音技术在智能外呼机器人、客服语音机器人等电话交互场景中也已经实现成熟应用 。 后续京东数科的AI语音会将研究重心放在个性化的合成服务上 , 快速响应在不同语言、场景和使用人群上的定制化需求 。 京东数科首席科学家、硅谷AI实验室负责人薄列峰还说:“未来 , 京东数科的AI团队不仅会持续致力于研发先进的AI技术 , 也会更多地把目光聚焦于用技术改变人们的生活 , 为用户提供便利 。 ”
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责编:李悟
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