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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%。

DISC-FinLLM - 金融领域的多专家智能系统
DISC-FinLLMGithub开源项目微调数据集金融咨询金融大模型
DISC-FinLLM是复旦大学开发的金融领域大模型,由金融咨询、文本分析、计算和知识检索问答四个模组构成。该模型基于25万条数据的DISC-Fin-SFT数据集训练,在金融NLP任务、人类试题、资料分析和时事分析等多个评测中表现出色。DISC-FinLLM能为金融领域提供全面支持,适用于多种应用场景。
FinRobot - 革新金融应用的开源AI代理平台
AI AgentFinRobotGithubLLM大语言模型开源项目金融应用
FinRobot是专为金融应用设计的开源AI代理平台,整合多种AI技术应对行业复杂需求。平台提供完整的数据感知、智能分析和行动执行工作流程,支持市场预测、文档分析和交易策略等任务。通过智能调度器优化模型选择,为每项任务匹配最适合的AI代理,为金融决策提供有力支持。
emotion_text_classifier - DistilRoBERTa微调的多类情感分析模型
DistilRoBERTaGithubHuggingface开源项目情感分类机器学习模型深度学习自然语言处理
这是一个基于DistilRoBERTa微调的情感分类模型,能够识别文本中的七种情绪,包括六种基本情绪和一种中性情绪。模型在《老友记》剧本数据集上进行了微调,特别适合分析电视剧和电影的对话文本。支持的情绪标签包括愤怒、厌恶、恐惧、快乐、中性、悲伤和惊讶,为自然语言处理中的情感分析任务提供了实用工具。
FinMind - 开源金融数据分析平台
APIFinMindGithub开源数据开源项目股票分析金融数据
FinMind是一个开源金融数据分析平台,提供超过50种金融数据集。涵盖台股、美股、期货、期权等市场的技术面、基本面、筹码面和消息面数据。平台每日自动更新,用户可直接进行深入分析。FinMind提供API接口、数据可视化和回测工具,适合研究者、投资者和数据科学家使用。该项目旨在简化金融数据获取和分析流程,提供全面及时的市场信息。
FinGLM - 一个开放的金融大模型项目,专注于利用AI技术深度解析上市公司年报,提供专业的金融分析
AI+金融FinGLMGithub年报数据集开源项目金融大模型
FinGLM是一个开放的金融大模型项目,专注于利用AI技术深度解析上市公司年报,提供专业的金融分析。通过结合最新的模型课程和技术更新,FinGLM旨在为金融专业人士提供精确并容易接入的数据解读工具。项目包括多种金融数据处理策略和问答系统,旨在简化投资者的决策过程并优化金融工作流。
fast-bert - 快速训练和部署BERT与XLNet文本分类模型的深度学习库
Fast-BertGithub开源项目文本分类深度学习自然语言处理预训练模型
fast-bert是一个深度学习库,用于训练和部署基于BERT和XLNet的文本分类模型。它支持多类和多标签分类,提供数据处理、模型训练、参数调优和部署功能。该库集成了LAMB优化器和学习率查找器,旨在简化最新自然语言处理技术的应用过程。fast-bert适用于各类文本分类任务,能够帮助开发者快速构建高性能模型。
twitter-xlm-roberta-base-sentiment - 基于XLM-roBERTa的多语言推特情感分析模型
GithubHuggingfaceTwitterXLM-roBERTa多语言情感分析开源项目情感分类模型自然语言处理
这是一个基于XLM-roBERTa的多语言推特情感分析模型,经过约1.98亿条推文预训练,并针对8种语言的情感分析任务进行了微调。该模型可以轻松集成到NLP管道中,适用于多语言社交媒体文本的情感分类,支持阿拉伯语、英语、法语、德语、印地语、意大利语、西班牙语和葡萄牙语。
KoBigBird - 支持长序列处理的韩语预训练模型
GithubKoBigBird开源项目自然语言处理长序列处理韩语预训练模型
KoBigBird是基于BigBird架构的韩语预训练模型,支持处理长达4096个token的序列。通过稀疏注意力机制,其计算复杂度从O(n²)降至O(n)。在短序列和长序列任务评估中,KoBigBird表现优异。项目包含使用指南、预训练方法和评估结果,为韩语自然语言处理提供支持。
emotion-english-distilroberta-base - DistilRoBERTa英文文本情感分析模型
DistilRoBERTaGithubHugging FaceHuggingface开源项目情感分类机器学习模型自然语言处理
该模型基于DistilRoBERTa-base微调,用于英文文本情感分析。可预测7种情绪:愤怒、厌恶、恐惧、快乐、中性、悲伤和惊讶。训练数据来自Twitter、Reddit等6个多样化数据集。提供简单的3行代码使用方法,适用于单个文本和完整数据集分析。模型在平衡数据集上的评估准确率为66%,远高于随机基准。
distilbert-base-multilingual-cased-sentiments-student - 基于DistilBERT的多语言情感分析模型
DistilBERTGithubHuggingface多语言模型开源项目情感分析文本分类模型零样本蒸馏
这是一个基于DistilBERT的多语言情感分析模型,通过零样本分类管道在多语言情感数据集上进行蒸馏。模型支持英语、阿拉伯语、德语等多种语言,可用于情感分类任务。采用零样本蒸馏技术,在保持较高准确率的同时,有效降低了模型规模。该模型为多语言情感分析提供了一个高效且灵活的解决方案。
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