FinTwitBERT-sentiment

基于BERT的金融推文情感分析工具

FinTwitBERT Github 社交媒体分析自然语言处理金融推文情感分析 Huggingface BERT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。

Github

Huggingface

介绍相关项目

twitter-roberta-base - 社交媒体推文特化的RoBERTa基础模型

GithubHuggingfaceTwitter-roBERTa-base开源项目推文分析数据预处理机器学习模型特征提取

该模型在经过5800万推文数据训练后基于原始RoBERTa基础模型优化，旨在提高其对Twitter数据的自然语言处理性能。用户可通过TweetEval官方仓库评估该模型，示例功能包括文本预处理、掩码语言模型、推文嵌入及特征提取，适用于情感分析及文本相似度判定等用途。

sentiment-roberta-large-english - RoBERTa微调的通用英文情感分析模型

GithubHuggingfaceRoBERTaSiEBERT开源项目情感分析机器学习模型自然语言处理

sentiment-roberta-large-english是一个基于RoBERTa-large的微调模型，用于英文文本的二元情感分析。该模型在15个不同来源的数据集上进行了训练和评估，提高了对各种文本类型的泛化能力。在新数据上，其表现优于仅在单一类型文本上训练的模型，平均准确率为93.2%。模型可通过Hugging Face pipeline快速部署，也可作为进一步微调的基础。

AraBert-Arabic-Sentiment-Analysis - 基于AraBERT的阿拉伯语情感分析模型实现80%分类准确率

AraBERTGithubHuggingface开源项目情感分析机器学习模型自然语言处理阿拉伯语情感分析

基于AraBERT预训练模型微调的阿拉伯语情感分析模型，在评估数据集上实现了80.03%的准确率和65.43%的宏F1分数。模型采用Adam优化器和线性学习率调度器，使用16的训练批次大小，经过2轮训练得到。基于Transformers框架开发，专注于阿拉伯语文本的情感分类任务。

banking-intent-distilbert-classifier - DistilBERT模型实现银行客户查询意图精准分类

DistilBERTGithubHuggingfacebanking77开源项目意图分类模型自然语言处理金融

该模型基于DistilBERT架构，在BANKING77数据集上微调，可识别77种银行业务意图，准确率达92.44%。支持快速推理，适用于实时客户查询分析。训练仅需20分钟，成本效益高，为银行客服智能化提供了实用方案。模型能够提高客户服务效率，改善服务质量，助力银行业务数字化转型。

bert-base-arabic-finetuned-emotion - bert-base-arabic 模型在情感识别中的应用与优化

GithubHuggingfaceTransformersbert-base-arabic-finetuned-emotion开源项目情感检测文本分类模型阿拉伯文本

本项目展示了一种基于bert-base-arabic的微调情感检测模型，在emotone_ar数据集上实现了74%的准确率和F1分数。该模型通过Transformer技术增强了情感分析能力，适用于阿拉伯语文本处理。用户可以在Hugging Face平台找到此预训练模型，并应用于其自然语言处理任务。

distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english-openvino - 基于DistilBERT的情感分析模型 OpenVINO优化版达91.3%准确率

DistilBERTGithubHuggingfaceOpenVINO开源项目情感分析文本分类模型模型微调

本项目基于DistilBERT模型，在SST-2数据集上微调后转换为OpenVINO格式，专注于文本情感分类。模型在开发集上的准确率达91.3%，并支持通过Transformers pipeline快速部署。OpenVINO优化提升了推理效率，使其更适合生产环境中的情感分析应用。项目提供了简单的使用示例，方便开发者快速集成和应用。

FinMind - 开源金融数据分析平台

APIFinMindGithub开源数据开源项目股票分析金融数据

FinMind是一个开源金融数据分析平台，提供超过50种金融数据集。涵盖台股、美股、期货、期权等市场的技术面、基本面、筹码面和消息面数据。平台每日自动更新，用户可直接进行深入分析。FinMind提供API接口、数据可视化和回测工具，适合研究者、投资者和数据科学家使用。该项目旨在简化金融数据获取和分析流程，提供全面及时的市场信息。

tweets-gender-classifier-distilbert - 基于DistilBERT的推文作者性别分类模型

BERTGithubHuggingface开源项目性别分类机器学习模型自然语言处理谷歌

这是一个基于DistilBERT模型的推文性别分类方案，通过分析推文内容预测作者性别。项目以google-bert/bert-base-uncased为基础模型，使用准确率和F1分数作为评估指标。该开源项目遵循apache-2.0许可证，可应用于社交媒体用户分析、市场研究、受众画像等场景。

distilbert-base-multilingual-cased-sentiments-student - 基于DistilBERT的多语言情感分析模型

DistilBERTGithubHuggingface多语言模型开源项目情感分析文本分类模型零样本蒸馏

这是一个基于DistilBERT的多语言情感分析模型，通过零样本分类管道在多语言情感数据集上进行蒸馏。模型支持英语、阿拉伯语、德语等多种语言，可用于情感分类任务。采用零样本蒸馏技术，在保持较高准确率的同时，有效降低了模型规模。该模型为多语言情感分析提供了一个高效且灵活的解决方案。

PIXIU - 金融大规模语言模型的开发、微调与评估

FinBenFinMAGithubPIXIUThe Fin AI开源项目金融大语言模型

PIXIU 项目专注于开发、微调和评估金融领域中的大规模语言模型（LLMs）。核心组件包括 FinBen 金融语言理解和预测评估基准、FIT 金融指令数据集，以及 FinMA 金融大规模语言模型。项目提供多任务和多模态的金融数据，涵盖股票走势预测等任务，旨在促进开放研究和透明性，提供包括模型、指令调优数据和评估数据集在内的开放资源。

项目侧边栏1

项目侧边栏2

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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