基于 Transformer 的自然语言处理在精算中的应用：在精算语境下使用文本特征的案例研究

本教程展示了将文本数据纳入精算分类与回归任务的工作流程。主要关注采用基于 transformer 模型的方法。我们使用一个平均长度为 400 词的车祸描述数据集（提供英文与德文版本）以及一个包含简短财产保险理赔描述的数据集来演示这些技术。这些案例研究解决了与多语言环境及长输入序列相关的挑战。它们还展示了通过针对应用域或特定预测任务微调模型来解释模型输出、评估并提升模型性能的方法。最后，本教程提供了在无标签或仅有少量标签数据情况下处理分类任务的实用方法，包括但不限于 ChatGPT。仅经最少预处理与微调的现成自然语言处理（NLP）模型所展现的语言理解能力所取得的成果，清晰地证明了迁移学习在实际应用中的威力。