提供金融新闻快速建模能力
该项目利用PEGASUS模型针对金融新闻进行了优化,微调于XSum数据集,以生成简洁有效的摘要。先进版本ROUGE分数提升超16%,适合多种应用场景,兼容PyTorch和TensorFlow。
financial-summarization-pegasus项目是一款专注于金融新闻摘要的模型,基于PEGASUS模型进行了精细调优。PEGASUS模型最初由张靖清、赵瑶、穆罕默德·萨利赫和彼得·刘提出,专用于生成性摘要任务。这个项目的核心在于,它使用了由2000篇布隆博格财经新闻组成的新数据集进行训练,涵盖了股票、市场、货币、利率和加密货币等主题。
为了便于用户使用,该项目提供了如何在PyTorch环境中进行金融摘要的简单代码示例。用户可以通过导入模型和分词器,处理需要摘要的文本,然后生成摘要。以下是示例代码:
from transformers import PegasusTokenizer, PegasusForConditionalGeneration, TFPegasusForConditionalGeneration model_name = "human-centered-summarization/financial-summarization-pegasus" tokenizer = PegasusTokenizer.from_pretrained(model_name) model = PegasusForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name) text_to_summarize = "National Commercial Bank (NCB), Saudi Arabia’s largest lender by assets, agreed to buy rival Samba Financial Group for $15 billion..." input_ids = tokenizer(text_to_summarize, return_tensors="pt").input_ids output = model.generate( input_ids, max_length=32, num_beams=5, early_stopping=True ) print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
通过对该数据集的调优,PEGASUS模型在不同的ROUGE指标上显示出显著的提升。在没有调优的情况下,该模型的ROUGE-1得分为13.8,但在调优后得分提升至23.55;ROUGE-2得分从2.4提升到6.99;ROUGE-L得分从10.63提升到18.14。
值得注意的是,该项目的基础版本已经可用,但为了获得更优异的性能,用户可以选择更先进的增强版。进阶版本在ROUGE得分上提升超过16%,并且提供多种计划来满足不同用户的需求,无论是个人还是企业用户都能找到合适的解决方案。
如果在科研中使用了此模型,请参考该研究的相关文献:
T. Passali, A. Gidiotis, E. Chatzikyriakidis and G. Tsoumakas. 2021. Towards Human-Centered Summarization: A Case Study on Financial News. In Proceedings of the First Workshop on Bridging Human-Computer Interaction and Natural Language Processing(pp. 21–27). Association for Computational Linguistics.
并使用以下BibTeX条目进行引用:
@inproceedings{passali-etal-2021-towards,
title = "Towards Human-Centered Summarization: A Case Study on Financial News",
author = "Passali, Tatiana and Gidiotis, Alexios and Chatzikyriakidis, Efstathios and Tsoumakas, Grigorios",
booktitle = "Proceedings of the First Workshop on Bridging Human{--}Computer Interaction and Natural Language Processing",
month = apr,
year = "2021",
address = "Online",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
pages = "21--27",
}
如果对该模型的更复杂版本感兴趣,可以通过info@medoid.ai与我们联系。欲了解更多关于Medoid AI的信息,可以访问我们的网站:Medoid AI或者通过LinkedIn与我们联系。
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