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Finbert Pretrain Yiyanghkust
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Finbert Pretrain Yiyanghkust

philschmidによって開発
FinBERTは金融テキストの事前学習に基づくBERTモデルで、金融自然言語処理の研究と応用を推進することを目的としています。
大規模言語モデル
Transformers
 英語#金融テキストの事前学習#財務報告分析専用#BERT金融分野
ダウンロード数 580
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

FinBERTはBERTアーキテクチャに基づく金融分野の事前学習言語モデルで、三大金融テキストコーパス（企業年次報告、財務報告電話会議記録、アナリスト研究レポート）で訓練され、総コーパス規模は49億トークンに達します。

モデル特徴

金融分野の事前学習
金融テキストに特化して事前学習を行い、企業年次報告、財務報告電話会議記録、アナリスト研究レポートなどの専門コーパスを含みます。
大規模コーパス
訓練コーパスの規模は49億トークンに達し、金融分野の様々なテキストタイプを網羅しています。
下流タスクへの適合
基礎モデルとして、様々な金融NLPタスクに対して微調整することができます。

モデル能力

金融テキストの理解
金融分野のマスク予測
金融テキストの特徴抽出

使用事例

金融テキスト分析
アナリストの感情分類
微調整後、金融テキストの感情傾向を分析するために使用できます。
微調整モデルはhttps://huggingface.co/yiyanghkust/finbert-toneに公開されています。
金融文書の情報抽出
年次報告、財務報告などの文書から重要な情報を抽出します。
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