本网讯（通讯员：余娇娇、黄潇玉）12月4日，实验室召开关于数字金融的第七次学术研讨会。本次会议由实验室常务副主任田浩主持，全体专职研究员参会，研究员余娇娇进行了学术报告交流。
会上，余娇娇博士分享了关于技术管理管理研究方法的最新科研进展。报告聚焦于利用深度学习和特征提取技术在技术管理管理智能化中的应用，旨在通过利用软件项目开发过期过程中，编码语言特征和自然语言特征信息的提取在技术债务识别中获取优异的性能。研究提出了一种加权提示调优方法，用于在问题跟踪系统的问题部分识别特定类型的技术债务。首先用互信息特征提取来增强特定类型技术债务的特征表示。通过提取特定类型的关键词，构建了一个技术债务的标签词映射器，增强了特定类型技术债务的特征与其标签之间的关联，从而提高了对特定类型技术债务的预测性能。其次采用了基于提示的方法，仅利用提示提供的上下文来调整模型。除此，为了进一步研究项目中不同债务的特征关系，采用了互信息特征提取方法，提取了每个项目中特定类型技术债务的关键词。分析了不同项目场景和不同类型技术债务场景下关键词的差异和联系。
这次研讨会进一步拓宽了实验室在自然语言处理方向的研究思路，参会研究员围绕了利用研究中的技术应用在金融领域数据进行了深入的分析和热烈的讨论，提出了一系列创新性的研究思路，为突破现有瓶颈提供了新的可能性，同时为后续工作的推进奠定了坚实的基础。
