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Finance Sentiment Fr Base

bardsaiによって開発
camembert-baseをベースとしたフランス語金融ニュースの感情分析モデルで、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルの3つの感情傾向を識別可能
ダウンロード数 817
リリース時間 : 9/18/2023

モデル概要

このモデルはフランス語金融テキストの感情傾向分析専用で、Financial PhraseBankデータセットで訓練され、金融分野の感情分析タスクに適しています

モデル特徴

金融分野最適化
金融テキスト専用に訓練され、金融ニュースの感情傾向を正確に識別可能
多感情分類
ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルの3つの感情ラベルを識別可能
効率的な推論
RTX 3090グラフィックカードで毎秒140.8サンプルを処理可能

モデル能力

フランス語金融テキスト感情分析
3分類感情認識
金融ニュース感情検出

使用事例

金融分析
財務報告感情分析
企業財務報告中のポジティブまたはネガティブな記述を分析
財務データの増減に伴う感情傾向を正確に識別
市場ニュースモニタリング
金融ニュースの感情変化をリアルタイムで監視
投資家が市場感情の変動を迅速に把握するのに役立つ
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