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financial-summarization-pegasus

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-roberta-large-sentiment - RoBERTa架构优化的金融文本情感分析模型
ESGGithubHuggingfaceRoBERTa开源项目情感分析机器学习模型模型金融文本
Financial-RoBERTa是一个基于RoBERTa-Large架构优化的金融文本情感分析模型。它能分析财务报表、盈利公告、业绩电话会议记录等多种金融文本,输出积极、消极或中性的情感判断。模型经过大规模金融语料训练,并提供Hugging Face接口,便于企业和研究人员使用。该模型支持多种金融文档类型,包括10-K、10-Q、8-K报告、CSR报告和ESG新闻等。
distilbart-xsum-12-6 - 优化轻量级文本摘要模型 提高效率降低资源消耗
DistilBARTGithubHuggingface开源项目推理性能文本摘要模型模型压缩自然语言处理
distilbart-xsum-12-6是一款经过优化的文本摘要模型。与BART基线模型相比,它在保持相似Rouge评分的同时,大幅减少了参数量和推理时间。模型仅使用306MM参数,推理速度提升1.68倍,Rouge-2和Rouge-L分数分别达到22.12和36.99。该模型基于CNN/DailyMail和XSum数据集训练,适合需要高效处理的文本摘要任务。
H2-keywordextractor - 精准高效的文本摘要生成工具
AutoTrainGithubHuggingface二氧化碳排放开源项目总结模型模型训练验证指标
该项目通过AutoTrain进行文本摘要自动化,专注于金融数据集,具有较低的CO2排放。验证指标如Loss 1.406及Rouge指标等提供了可参考的模型性能数据。使用者可以借助cURL接口轻松调用此模型进行文本处理。
bert-base-chinese-finetuning-financial-news-sentiment-v2 - 金融新闻情绪分析的BERT中文模型
GithubHuggingface人民币发改委开源项目模型沪指社融贷款
此项目使用bert-base-chinese模型进行金融新闻情绪分析,通过2000条训练数据和329条验证数据的微调来实现。支持沪指、人民币汇率等金融数据的情绪分析,致力于提供客观的金融市场情绪信息,帮助进行更为理性的投资选择。
mbart_ru_sum_gazeta - 俄语新闻自动摘要的高效工具
GazetaGithubHuggingfaceMBARTRuSumGazeta开源项目摘要生成模型自动化评分指标
MBARTRuSumGazeta是一个用于俄语新闻自动摘要的开源项目。该项目依托Gazeta数据集的训练模型,可以生成高质量的新闻摘要,有助于提高信息获取的效率。该工具尤其适合研究人员和记者等需要处理大量新闻信息的用户。虽然模型在Gazeta.ru上的表现最佳,但在其他新闻源可能会有域转移的现象。通过使用MBart模型及其训练方法,该项目确保了生成摘要的准确性。
t5-small-text-summary-generation - t5-small模型的文本摘要生成性能
GithubHuggingfaceKerast5-small-text-summary-generation开源项目框架版本模型训练超参数评估数据
该项目利用先进的机器学习技术,提供可靠的文本摘要生成能力,能够有效支持多种自然语言处理任务。项目中采用了最新的Transformers和TensorFlow框架,确保高效的数据管理和模型训练。尽管训练数据集未知,该模型依然展现出卓越的性能,成为文本处理领域的重要工具。
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。
bart-large-cnn-samsum - BART模型在SageMaker上优化的对话摘要解决方案
Amazon SageMakerBARTGithubHuggingface对话摘要开源项目模型模型训练自然语言处理
bart-large-cnn-samsum是一个基于BART架构的对话摘要模型,通过Amazon SageMaker和Hugging Face深度学习容器训练而成。该模型在SAMSum数据集上进行微调,专注于生成高质量的对话摘要。在ROUGE评分方面表现优异,为开发者提供了强大的对话摘要工具。模型可通过简洁的Python代码轻松集成,适用于需要快速、准确提取对话要点的应用场景。
flan-t5-base-finetuned-QLoRA-v2 - 基于flan-t5-base的新闻摘要生成,专注内容理解与解析
GithubHuggingfaceRougecnn_dailymailfine-tuningflan-t5-base开源项目模型训练超参数
flan-t5-base-finetuned-QLoRA-v2模型经过cnn_dailymail数据集微调,聚焦新闻摘要生成。基于google的flan-t5-base,模型在评价集的Rouge1、Rouge2、Rougel指标分别为0.244、0.111和0.2032。利用PEFT库、Transformers与Pytorch进行训练,确保了高效兼容性。适合需要自动化理解和处理新闻内容的场景。
bart-large-xsum-samsum - 基于BART技术的高效对话文本自动摘要模型
BARTGithubHuggingface对话总结开源项目文本摘要机器学习模型自然语言处理
这是一个基于facebook/bart-large-xsum在Samsum数据集上微调的对话摘要模型。模型专注于对话文本自动摘要,在SAMSum Corpus测试集的ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L评估指标上分别达到53.31、28.36和44.10。开发者可通过Hugging Face Transformers框架快速部署使用此模型进行对话内容摘要。
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