NLP en Machine Learning voor Blockchain-compliance
Verken hoe machine learning-modellen worden ingezet om patronen en anomalieën in blockchaindata te detecteren. Praktijkgericht en direct toepasbaar.
Over dit webinar
Inhoudelijke toelichting bij het programma en de leerdoelen van deze sessie.
Compliance in blockchain gaat niet alleen over transactiepatronen. Whitepapers, smartcontractdocumentatie, forumberichten en governancevoorstellen bevatten informatie die relevant is voor risicobeoordeling, maar die zelden systematisch wordt geanalyseerd.
In deze webinar combineren we on-chain data met tekstuele bronnen. We laten zien hoe NLP-modellen, specifiek finegetuned op financiële en technische teksten, bruikbare signalen extraheren uit ongestructureerde documenten. Denk aan het detecteren van vage of tegenstrijdige beloften in whitepapers, of het classificeren van governance-discussies op risiconiveau.
De technische focus ligt op het combineren van twee modaliteiten: numerieke transactiefeatures en tekstembeddings. We bespreken fusiestrategieën en laten een werkend prototype zien gebouwd met HuggingFace Transformers en scikit-learn.
- Vereist: kennis van Python en basiservaring met NLP-bibliotheken
- Geen juridische achtergrond vereist
- Duur: 2 uur
Programma
Een stapsgewijs overzicht van de onderwerpen die aan bod komen tijdens het webinar.
Programma
Onderdeel 1 - Tekstbronnen in blockchain-context
- Welke documenten relevant zijn voor compliance-analyse
- Verzamelen en voorverwerken van whitepaper- en forumteksten
- Beperkingen van generieke taalmodellen op technische tekst
Onderdeel 2 - NLP-modellen finetunen
- Dataset samenstellen met gelabelde voorbeelden
- Finetuning van een klein BERT-model op domeinspecifieke tekst
- Evaluatie: precisie, recall en praktische bruikbaarheid
Onderdeel 3 - Multimodale fusie
- Tekstembeddings combineren met on-chain features
- Late fusion versus early fusion: afwegingen
- Prototype gedemonstreerd op een publieke dataset
Deelnemers kunnen vooraf een eigen dataset of use case insturen. We proberen minstens twee ingestuurde cases kort te bespreken tijdens de sessie.