Bert Transaction Categorization

🚀 トランザクション分類用のFine-Tuned BERT

このモデルは、金融取引を事前に定義されたカテゴリに分類するために特化してFine-TuningされたBERTモデルです。英語の取引説明データセットを使用して、「食料品」「交通費」「エンターテインメント」などのカテゴリに分類するように訓練されています。

🚀 クイックスタート

このモデルを使用するには、Hugging Faceのtransformersライブラリを使って直接ロードすることができます。

基本的な使用法

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

# モデルをロード
model_name = "kuro-08/bert-transaction-categorization"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

# サンプルの取引説明
transaction = "Transaction: Payment at Starbucks for coffee - Type: income/expense"
inputs = tokenizer(transaction, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)

# カテゴリを予測
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
predicted_category = logits.argmax(-1).item()

print(f"Predicted category: {predicted_category}")

✨ 主な機能

このモデルは、金融取引の説明を事前定義されたカテゴリに分類することができます。具体的には、以下のようなカテゴリに分類します。

例のカテゴリ

CATEGORIES = {

0: "Utilities",
1: "Health",
2: "Dining",
3: "Travel",
4: "Education",
5: "Subscription",
6: "Family",
7: "Food",
8: "Festivals",
9: "Culture",
10: "Apparel",
11: "Transportation",
12: "Investment",
13: "Shopping",
14: "Groceries",
15: "Documents",
16: "Grooming",
17: "Entertainment",
18: "Social Life",
19: "Beauty",
20: "Rent",
21: "Money transfer",
22: "Salary",
23: "Tourism",
24: "Household",
}

📚 ドキュメント

モデルの詳細

📄 ライセンス

このモデルはApache-2.0ライセンスの下で提供されています。