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Mengzi Bert Base Fin

Langboatによって開発
mengzi-bert-baseモデルをベースに、20Gの金融ニュースと研究報告書のデータを使ってさらに学習を行い、中国語の金融分野の自然言語処理タスクに特化しています。
ダウンロード数 203
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルは中国語の金融分野に最適化されたBERT基礎モデルで、大量の金融分野のデータを使って学習され、金融テキストの理解と分析タスクに適しています。

モデル特徴

金融分野最適化
20Gの金融ニュースと研究報告書のデータを使って学習を行い、金融分野のテキストに対する理解能力が向上しています。
マルチタスク学習
マスク言語モデリング(MLM)、品詞タグ付け(POS)及び文順予測(SOP)の3つのタスクを組み合わせて学習を行います。
軽量設計
孟子モデルのアーキテクチャをベースに、軽量性を維持しながら金融分野での性能を向上させています。

モデル能力

金融テキスト理解
金融テキスト分類
金融分野のエンティティ認識
金融テキストの意味解析

使用事例

金融情報処理
金融ニュース分析
金融ニュースの内容を分析し、重要な情報と感情傾向を抽出します。
研究報告書処理
金融研究報告書を処理し、重要な見解とデータ分析を抽出します。
金融テキストマイニング
金融エンティティ認識
金融テキスト中の会社、人物、製品などのエンティティを認識します。
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