Roberta Ticker
Robertaを微調整した金融コード識別モデルで、テキスト中の金融証券コードを識別するために特化しています。
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リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
このモデルはRobertaアーキテクチャを微調整することで、テキストから金融証券コード(TICKER)を識別するために特化しています。学習データはKaggle上の関連データセットに由来します。
モデル特徴
高精度識別
モデルは金融証券コード識別タスクで高い精度(0.914)を示します。
専門分野最適化
金融分野の証券コード識別に特化して最適化されており、一般的な単語と専門コードを効果的に区別できます。
Robertaアーキテクチャに基づく
強力なRobertaモデルをベースにして、微調整によって特定のタスクに適応させています。
モデル能力
金融証券コード識別
テキストエンティティ認識
使用事例
金融分析
ソーシャルメディア監視
ソーシャルメディアのテキストから言及された証券コードを識別し、市場のセンチメント分析に利用します。
「cake」などの証券コードを正確に識別します
取引指令処理
取引指令中の証券コードを自動的に解析します。例えば「100株のcakeを買う」。
証券コードと一般的な単語(例:「ケーキ」)を区別できます
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