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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。

distilbart-cnn-12-3 - 精简高效的文本摘要模型
DistilBARTGithubHuggingfaceRouge评分开源项目模型模型性能生成摘要计算效率
distilbart-cnn-12-3项目提供了该模型的高效版本,通过减少参数数量来优化文本摘要的性能。该模型适用于cnn_dailymail和xsum数据集,与基准相比显著降低了推理时间和计算复杂度,使大规模文本数据处理变得更为高效。
text_summarization - 基于T5 Small的文本摘要模型
GithubHugging FaceHuggingfaceT5开源项目文本摘要机器学习模型自然语言处理
该项目是基于T5 Small模型的文本摘要工具,经过针对性微调后能生成简洁连贯的摘要。模型采用优化的超参数设置,适用于文档摘要和内容浓缩等场景。通过简单的Python代码即可调用,为NLP应用提供了便捷的文本摘要功能。模型使用批量大小为8,学习率为2e-5的超参数进行微调,在评估中实现了0.95的Rouge F1分数。它可以处理长文本输入,生成30到1000字之间的摘要。该工具为研究人员和开发者提供了一个易用的文本摘要解决方案。
finbert-fls - 智能金融文本分析工具助力投资决策高效优化
FinBERTForward-looking statementGithubHuggingface开源项目文本分类模型金融分析预测分析
FinBERT-FLS是一个基于BERT的金融文本分析模型,专门用于识别和分类财务报告中的前瞻性陈述。该模型在罗素3000指数公司年报的3500个人工标注句子上进行微调,可准确区分具体、非具体和非前瞻性陈述。这一工具有助于投资者高效分析公司管理层对未来的预期,从而提升金融分析质量。
bart-large-xsum - 使用Bart大型模型进行高效文本总结
GithubHuggingfaceROUGE指标facebook/bart-large-xsum开源项目摘要数据集模型模型微调
本文介绍了facebook/bart-large-xsum模型在文本总结任务中的应用,评估了其在cnn_dailymail、xsum和samsum数据集上的性能。其中,在xsum数据集上表现尤为突出,ROUGE-1评分达到45.4525。此外,还介绍了模型的损失函数优化、生成文本长度及准确性的提升。更多信息及模型变体请参考相关文档。
CentralBankRoBERTa-sentiment-classifier - RoBERTa架构中央银行沟通情感分析模型
CentralBankRoBERTaGithubHuggingface中央银行通讯开源项目情感分析模型自然语言处理金融
CentralBankRoBERTa-sentiment-classifier是一个专门用于分析中央银行沟通的情感分析模型。该模型基于RoBERTa架构,能够识别涉及家庭、企业、金融部门和政府的句子情感。经过大规模数据集微调后,模型准确率达到88%。研究人员可通过Hugging Face Transformers库轻松使用该模型,实现中央银行文本的自动化情感分析。
FinBERT-PT-BR - 巴西金融市场智能文本情感分析的先进模型
FinBERT-PT-BRGithubHuggingface开源项目机器学习模型自然语言处理葡萄牙语金融情感分析
FinBERT-PT-BR是专为巴西金融市场开发的自然语言处理模型,能够准确分析葡萄牙语金融文本的情感倾向。该模型基于140万条金融新闻训练,仅需500条标注数据即可构建高效情感分类器。其性能超越现有模型,可广泛应用于情感指数构建、投资策略制定和宏观经济分析等领域,为巴西金融业提供了先进的文本分析工具。
XuanYuan - 轩辕系列开源中文大语言模型 金融及多领域表现优异
Github开源开源项目评测轩辕大模型金融预训练
轩辕项目开源了6B、13B、70B等规模的中文大语言模型系列。这些模型在金融领域表现突出,FinanceIQ评测结果优于GPT-4。在C-Eval、CMMLU等通用能力测试中也取得了优秀成绩。项目同时发布高质量中文金融数据集,促进金融AI研究。多种模型规格可满足不同应用场景需求。
finbert - 针对金融领域的BERT情感分析预训练模型
BERTFinBERTGithubHuggingfaceProsus开源项目模型自然语言处理金融情感分析
FinBERT是一个针对金融文本情感分析的预训练NLP模型。该模型基于BERT架构,通过在大规模金融语料库上进行训练和微调,专门用于金融领域的情感分类。FinBERT能够为文本输出正面、负面或中性三种情感标签的概率分布,旨在提升金融文本分析的准确性,为投资决策和市场分析提供客观依据。
mlong-t5-large-sumstew - 多语言长文本抽象概述模型,适用于生成标题和摘要
GithubHuggingfacemLong-T5-large-sumstewtitle生成transformers多语言开源项目摘要生成模型
这款多语言抽象概述模型支持处理长达16k输入标记的文档,擅长生成标题和摘要。在sumstew上训练,samsum数据集ROUGE-1得分为29.7108,其文本概述能力优异。可通过transformers库轻松集成,支持基础与高级配置的调用,优化内容生成过程。模型验证完整可靠,适用于多场景下的内容生成和信息提取。
KR-FinBert-SC - 金融情感语义分析的最新进展
GithubHuggingfaceKR-FinBert开源项目情感分析模型自然语言处理迁移学习金融领域
KR-FinBert-SC利用金融语料库进行预训练和微调,以提高NLP中的情感分析性能。该模型训练涉及韩国维基百科、新闻文章和法律文本等,扩展数据集超过12GB,并添加了经济新闻和证券分析报告以支持迁移学习。在50,000条标记数据中,该模型的情感分类准确率达到96.3%。
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