BERT_Regulatory_Text_Classification_01オープンソースモデル - 無料で金融監督テキストのマルチラベル分類を実現

ホーム

BERT Regulatory Text Classification 01

yirifiai1によって開発

BERTをベースにした金融規制分野のマルチラベル分類モデルで、反マネーロンダリング/反テロ資金供与などの規制テキストに最適化されています。

テキスト分類

Transformers

英語#金融規制テキスト #マルチラベル分類 #BERT微調整

ダウンロード数 28

リリース時間 : 6/6/2024

モデル概要

このモデルはProsusAI/finbertを微調整した金融規制専用モデルで、マルチラベル分類タスクを得意とし、金融機関のコンプライアンステキスト分析に特に適しています。

モデル特徴

金融分野の専門化

金融分野の事前学習モデルfinbertをベースに微調整されており、規制用語をより良く理解できます。

マルチラベル分類能力

テキスト内の複数の関連する規制カテゴリを同時に識別できます。

高精度のリスク識別

金融規制テキストでのF1スコアが0.8637で、リスク関連の表現を正確に識別できます。

モデル能力

金融テキスト分類

規制コンプライアンス分析

リスク要因識別

マルチラベル予測

使用事例

金融コンプライアンス

反マネーロンダリングテキストスクリーニング

取引報告内のマネーロンダリングリスク信号を自動識別します。

F1スコア0.8637の高い精度で識別

規制政策分類

金融規制政策文書を多面的に分類してラベル付けします。

リスク管理

リスク要因抽出

金融機関の報告から様々なリスク関連の表現を抽出します。

🚀 トランスフォーマー

このモデルは、金融規制分野のマルチラベル分類タスクに特化した、BERT言語モデルのファインチューニング版です。事前学習されたProsusAI/finbertモデルをベースに構築され、多様な金融規制テキストのデータセットを使用してさらにファインチューニングされています。これにより、モデルはテキストを複数の関連カテゴリに同時に正確に分類することができます。