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bert-base-chinese-finetuning-financial-news-sentiment-v2

金融新闻情绪分析的BERT中文模型

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。

FinancialBERT-Sentiment-Analysis - 金融BERT模型优化金融文本情感分析精度
BERT模型GithubHuggingface开源项目情感分类模型自然语言处理金融情感分析金融短语库
FinancialBERT-Sentiment-Analysis是一个针对金融领域的BERT模型,通过大规模金融文本预训练和Financial PhraseBank数据集微调,在金融文本情感分析中表现卓越。该模型超越通用BERT和其他金融特定模型,为金融从业者和研究人员提供了高效的文本挖掘工具,无需大量计算资源即可使用。
distilroberta-finetuned-financial-news-sentiment-analysis - DistilRoBERTa模型实现高精度金融新闻情感分析
DistilRobertaGithubHuggingface开源项目机器学习模型自然语言处理金融情感分析金融新闻
这是一个基于distilroberta-base微调的金融新闻情感分析模型。它在金融短语库数据集上训练,达到98.23%的准确率。模型结构包含6层、768维和12个注意力头,共8200万参数,运行速度是RoBERTa-base的两倍。该模型能够有效分析金融新闻的情感倾向,为金融分析和决策提供参考。
FinTwitBERT-sentiment - 基于BERT的金融推文情感分析工具
BERT模型FinTwitBERTGithubHuggingface开源项目模型社交媒体分析自然语言处理金融推文情感分析
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。
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。
finbert-tone - 专业金融文本情感分析预训练模型
BERT模型FinBERTGithubHuggingface开源项目情感分析模型自然语言处理金融文本分析
FinBERT是一款针对金融领域的预训练语言模型,通过分析企业报告、财报会议记录和分析师报告等文本,显著提升了金融自然语言处理的研究和应用水平。其微调版本finbert-tone在金融文本情感分析任务中表现优异,能够精确识别金融文本中的正面、负面和中性情绪。这一模型为金融领域的研究人员和从业者提供了强大的分析工具,有助于深入洞察和分析金融市场情绪动向。
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。
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%。
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-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。
cryptobert - 预训练NLP模型用于加密货币社交媒体情感分析
CryptoBERTGithubHuggingfaceNLP加密货币开源项目情感分析模型社交媒体
CryptoBERT是针对加密货币社交媒体的情感分析预训练NLP模型,基于vinai's bertweet-base模型在加密货币领域训练而成。它分析超过320万个相关帖子,并针对熊市、中性与牛市进行了情感微调,使用了200万条标记数据以实现高准确性。虽技术上可处理514个token序列,但建议使用128个token以内。此项目在比特币、以太坊等数字货币的情感分析中表现卓越。
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