Red Deer和他们说合作，将深层文本分析服务带给活跃的投资经理

由牛津大学计算语言学家创建的专注于情感分析和情感AI的金融分析公司FinTech公司Red Deer和themSay将在深度文本分析方面进行协作，以自动连接，情境化和分析研究，市场，替代和社会数据为活跃的投资经理促进更好的投资决策。

大数据最近的指数增长意味着投资界一直在努力跟上快速增长的数据领域，使实时过滤数据并将其转换为可交易见解的任务越来越具有挑战性。因此，应对这些大数据处理挑战的尝试导致了机器学习和NLP进步的同时加速，而这两者的融合将成为决定投资公司如何发展的最重要发展之一。未来从其数据和分析功能中获得价值。

利用他们说的高级文本分析，Red Deer可以自动分析并提供与大量非结构化数据和文本的上下文和相关性，在其中显示信号，为活跃的投资经理提供实时，切实的见解，可用于生成alpha并提高投资绩效。Red Deer的通知引擎会自动提醒用户注意这些关键信号，例如重大的股票推荐变更，公司情绪的消极或积极变化以及关键管理人员的聘用，所有这些都会影响股票或影响投资者对公司的看法。

“我们很高兴与他们在深度文本分析方面进行合作，” Red Deer首席执行官Luke Oubridge（如图）说。“在我们看到快速增长的被动投资行业对主动型基金经理施加越来越大的压力的时候，通过技术使买方具有强大的力量，使他们能够掌握大量数据并进行智能连接，从而它会带来可交易的机会，这实际上是我们所做工作的核心。”

他们说的专有自然语言处理（NLP）技术可以读取，解释和标记文本数据，以减少财务专业人员面临的费时的阅读和解释开销。通过对事实信息进行全面的多主题和多层次分析，以及围绕情绪，情感等的更柔和的“人为信号”，他们说可以为预测建模提供更丰富的数据，并实现更多形式的自动化以及与其他非文本广告的更灵活匹配基于大规模的数据源。

他们的首席技术官兼联合创始人Karo Moilanen博士说：“文本数据充斥着微妙而丰富的价格敏感信号，这些信号只有通过认真的自然语言处理和情感性AI技术才能可靠地进行机器解释。我们非常高兴能够通过细粒度的信息提取和优化的深度语言数据丰富，为全新的个性化自动化，洞察力发现和更细致的投资智能提供支持，以支持Red Deer的最新平台。”