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Bert Base Chinese Finetuning Financial News Sentiment V2
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Bert Base Chinese Finetuning Financial News Sentiment V2

hw2942によって開発
BERTベースの中国語金融ニュース感情分析モデルで、金融ニューステキストの感情傾向を分析します。
テキスト分類
Transformers
 中国語#金融テキスト分析#中国語BERTファインチューニング#マクロ経済指標解析
ダウンロード数 410
リリース時間 : 6/14/2023

モデル概要

このモデルはBERTアーキテクチャに基づいており、中国語金融ニュースの感情分析に特化しており、ニューステキスト内のポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルな感情を識別できます。

モデル特徴

金融分野専用
金融ニューステキストに最適化されており、金融分野特有の感情表現を正確に識別できます。
BERTアーキテクチャベース
bert-base-chinese事前学習モデルを採用し、強力な中国語テキスト理解能力を備えています。
少数サンプルファインチューニング
2000件のトレーニングデータと329件の検証データを使用してファインチューニングされており、特定分野の少数サンプル学習シナリオに適しています。

モデル能力

金融ニュース感情分析
中国語テキスト分類
金融分野特有の用語認識

使用事例

金融市場分析
株式市場ニュース感情分析
株式市場関連ニュースの感情傾向を分析し、市場感情の変化を予測します。
ニュース内のポジティブまたはネガティブな感情を識別できます。例：'上海総合指数は3233.67ポイントで取引を終え、0.15%上昇'などのテキスト。
金融政策影響評価
金融政策ニュースの感情傾向を評価し、政策が及ぼす可能性のある影響を分析します。
例：'国家発展改革委員会など8部門：条件を満たす産学融合型企業の上場融資を支援'などの政策テキスト分析。
マクロ経済モニタリング
経済データ発表分析
経済データ発表ニュースの感情傾向を分析します。
例：'中国5月の新規社会融資と新規人民元貸出は前年同期比で減少'などのデータテキスト分析。
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