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KR-FinBert-SC

金融情感语义分析的最新进展

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%。

amd-partial-phonetree-v1 - 融合句子转换器和对比学习的高效文本分类模型
GithubHuggingfaceLogistic回归SetFit句子嵌入少样本学习开源项目文本分类模型
SetFit模型结合sentence-transformers/paraphrase-mpnet-base-v2,通过高效的少样本学习实现文本分类。模型采用对比学习微调句子转换器和训练LogisticRegression分类头,具有优异的分类性能。支持最大512标记长度,适用于电话语音邮件和电话树分类需求。模型适合需要高效文本分类的研发人员和数据科学家使用。
lm-ner-linkedin-skills-recognition - LinkedIn技能识别的深度学习模型
GithubHuggingfacelm-ner-linkedin-skills-recognition开源项目模型精度训练评价
该模型通过对distilbert-base-uncased进行LinkedIn领域的微调,展示出高效的技能识别性能。在评估集上,它达到了高精度(0.9119)、召回率(0.9312)和F1值(0.9214),准确率更是高达0.9912,适用于需要高可靠性技能识别的场景。
BERTopic - 高效的Transformers主题建模,支持多种模式
BERTopicGithubPythonc-TF-IDFtransformers主题建模开源项目
BERTopic是一种利用Transformers和c-TF-IDF进行主题建模的技术,能够生成易于解释的密集主题聚类,同时保留关键词描述。该项目支持多种主题建模方法,如有监督、半监督和无监督模式,具有模块化和高扩展性。丰富的可视化功能和多种表示方法进一步支持深入分析。BERTopic还兼容多种嵌入模型,并支持多语言处理,适应不同应用场景。
xionic-ko-llama-3-70b - 韩语大规模语言模型 支持商业应用
Github多元主义开源项目普遍人权正义法律社会契约论
xionic-ko-llama-3-70b是一款支持商业用途的韩语大规模语言模型。该模型善于生成详细的韩语回答,适用于法律、伦理等复杂领域。开发者可通过API轻松集成到各类应用中。作为先进的韩语自然语言处理工具,它为相关任务开辟了新的可能性。
quote-model-BERTm-v1 - BERT多语言模型在引用识别任务上的高性能微调应用
BERTGithubHuggingface多语言模型开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理
quote-model-BERTm-v1是一个基于BERT多语言模型微调的引用识别工具。该模型在评估集上表现优异,准确率达93.14%,F1分数为0.8676。通过Adam优化器和线性学习率调度器,经过3轮训练而成。这一模型专门用于多语言环境下的高精度引用识别,可广泛应用于需要处理多语种文本引用的场景。
kobart-summary-v3 - 韩语文档摘要与报告生成的高效模型
BartForConditionalGenerationGithubHuggingfacekobarttransformers开源项目文档总结模型
kobart-summary-v3是一个针对韩语文档和报告的自动摘要生成模型。该模型通过优化训练数据提升了文本生成的简洁性和可读性,同时保持信息的完整性,适用于多种应用场景,如学术文献和大型文书的自动摘要生成。
FinChat.io - 综合金融数据与AI的智能投资研究平台
AI助手AI工具FinChat投资研究数据分析金融数据
FinChat.io是一款领先的AI投资工具,整合机构级金融数据、分析工具和对话式AI,为投资者提供全面的股票研究平台。覆盖10万多家全球上市公司,提供精确财务数据、公司分析和智能AI助手。平台特色包括收入利润细分、分析师预估、AI生成摘要和数据可视化,以及个性化终端界面。凭借高度准确的数据和先进的AI应用,FinChat.io致力于提升投资研究效率,目前已获得15万多投资者和机构的认可,成为智能化股票研究的首选工具。
distilcamembert-base-sentiment - DistilCamemBERT-Sentiment揭示法语情感分析的高效选择
CamemBERTDistilCamemBERTGithubHuggingface开源项目情感分析模型模型压缩法语
DistilCamemBERT-Sentiment是一种优化的法语情感分析模型,通过使用Amazon Reviews和Allociné数据集微调,降低偏差。相较其他基于CamemBERT的方案,该模型缩短了推断时间,并在精确度和top-2准确率上表现良好,适合用于高效生产环境。
wav2vec2-large-xlsr-korean - 基于wav2vec2的韩语语音识别模型实现高精度自动转写
GithubHuggingfaceWav2Vec2XLSRZeroth Korean开源项目模型语音识别韩语
wav2vec2-large-xlsr-korean是一个开源的韩语自动语音识别模型。该模型基于wav2vec2-large-xlsr架构,在Zeroth Korean数据集上训练和评估。模型展现出卓越性能,词错误率(WER)为4.74%,字符错误率(CER)为1.78%。它能够直接将音频转换为文本,为韩语语音识别应用提供了高精度的开源解决方案。
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