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FinTwitBERT-sentiment

基于BERT的金融推文情感分析工具

FinTwitBERTGithub社交媒体分析自然语言处理金融推文情感分析HuggingfaceBERT模型开源项目模型

FinTwitBERT-sentiment基于1000万条金融推文预训练的FinTwitBERT模型开发，通过38,091条人工标注数据和142万条合成数据进行微调，专注于分析社交媒体金融文本的情感倾向。此模型支持通过Hugging Face transformers库集成，适用于金融推文和相关社交媒体内容的情感分析任务。

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介绍相关项目
Stock-Market-Prediction-Web-App-using-Machine-Learning-And-Sentiment-Analysis - 使用机器学习和情感分析预测股市走势
ARIMAGithubLSTMStock Market Prediction Web App开源项目情感分析机器学习
该Web应用结合机器学习和情感分析，预测未来7天内NASDAQ和NSE股票的走势。用户可以实时查看股票价格、阅读最新股票新闻、进行货币转换，并获得股票推荐。采用ARIMA、LSTM和线性回归算法进行预测，并通过社交媒体情感分析提供买卖建议。系统拥有管理员和用户权限，前端采用Flask和Wordpress。
FinChat.io - AI综合投资数据分析平台
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FinChat.io是领先的AI驱动股票研究平台，整合机构级财务数据和智能分析工具。覆盖全球10万多家上市公司，提供经验证的高质量财务信息和分析师预测。AI助手支持深度财务分析，可定制界面提升研究效率。已获15万多投资者和机构信赖，为投资决策提供快速准确支持。
financial-machine-learning - 金融机器学习资源汇总与实践指南
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这个项目收集了金融机器学习(FinML)领域的精选工具和应用。主要包括Python资源，涵盖深度学习、强化学习和股票预测模型等。此外还提供交易微服务系统和量化机器学习交易等实用内容。项目为金融科技领域的机器学习应用提供了全面的学习和参考资料。
text2vec - 多模型文本向量化工具，支持多语言文本匹配分析
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text2vec工具实现了多种文本向量表示和相似度计算模型，如Word2Vec、BERT、Sentence-BERT和CoSENT。最新版本增加了多卡推理和命令行工具，方便用户批量处理文本向量化。它在中英文测试集上的表现优秀，尤其新版中文匹配模型在短文本区分上有显著提升。该工具为中文和多语言文本匹配提供了丰富的支持，能够满足各种文本语义分析任务的需求。
ChatterQuant - 实时金融社交媒体智能分析平台
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ChatterQuant作为金融社交媒体分析平台，每日监控海量社交帖子，为金融机构提供市场洞察。平台提供企业级仪表盘、API接口和嵌入式方案，助力用户优化投资策略、控制风险。系统跟踪股票和加密货币的热度、情绪和话题变化，发现市场趋势。作为创新奖得主，ChatterQuant在金融社交情绪监测领域表现突出。
financial-datasets - 开源Python库利用LLM生成金融问答数据集
Financial DatasetsGithubPython库大型语言模型开源项目金融数据集生成问答数据集
Financial Datasets是一个开源Python库，利用大型语言模型从金融文本生成问答数据集。支持从文本、PDF和10-K报告生成数据，提供灵活API。该库安装简便，可通过pip或Poetry集成。为金融分析和机器学习研究提供了便捷工具，能高效创建训练数据。
FinChat.io - 综合金融数据与AI的智能投资研究平台
AI助手AI工具FinChat投资研究数据分析金融数据
FinChat.io是一款领先的AI投资工具，整合机构级金融数据、分析工具和对话式AI，为投资者提供全面的股票研究平台。覆盖10万多家全球上市公司，提供精确财务数据、公司分析和智能AI助手。平台特色包括收入利润细分、分析师预估、AI生成摘要和数据可视化，以及个性化终端界面。凭借高度准确的数据和先进的AI应用，FinChat.io致力于提升投资研究效率，目前已获得15万多投资者和机构的认可，成为智能化股票研究的首选工具。
Awesome_AI4Finance - 金融科技和人工智能资源库
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Awesome_AI4Finance汇集了金融科技领域的优质资源，涵盖人工智能、机器学习和强化学习在金融中的应用。项目包括金融大数据、交易平台和投资组合管理等方面的工具和库。经过严格筛选，这些资源为研究人员和从业者提供了可靠的参考，促进金融科技领域的学习和创新。
UltraFastBERT - 指数级加速的BERT语言模型训练与推理方案
BERTGithubUltraFastBERT开源项目机器学习神经网络语言模型
UltraFastBERT是一个开源项目，旨在通过创新的快速前馈（FFF）层设计实现BERT语言模型的指数级加速。项目提供了完整的训练代码，以及在CPU、PyTorch和CUDA平台上的高效实现。包含训练文件夹、各平台基准测试代码，以及UltraFastBERT-1x11-long模型的配置和权重，可通过HuggingFace轻松加载使用。研究人员可以方便地复现结果，并进一步探索该突破性技术在自然语言处理领域的广泛应用潜力。
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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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