Finbert FOMC

🚀 FinBERT-FOMC

FinBERT-FOMCモデルは、FOMC会議議事録の強化された感情分析に基づく言語モデルです。このモデルは、ProsusAI/finbert をファインチューニングしたバージョンです。

FinBERT-FOMCは、2006年1月から2023年2月までのFOMC議事録を使用したデータでファインチューニングされたFinBERTモデルで、Sentiment Focus(SF)手法を用いて複雑な文を再ラベル付けしています。より複雑な金融関連の文章に対して、元のFinBERTよりも精度が高くなっています。

🚀 クイックスタート

入力

金融関連のテキスト。

出力

肯定的、否定的、中立的

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, pipeline

finbert = BertForSequenceClassification.from_pretrained('ZiweiChen/FinBERT-FOMC',num_labels=3)
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('ZiweiChen/FinBERT-FOMC')
finbert_fomc = pipeline("text-classification", model=finbert, tokenizer=tokenizer)

sentences = ["Spending on cars and light trucks increased somewhat in July after a lackluster pace in the second quarter but apparently weakened in August"]
results = finbert_fomc(sentences)
print(results)
# [{'label': 'Negative', 'score': 0.994509756565094}]

詳細については、https://github.com/Incredible88/FinBERT-FOMC をご覧ください。
論文の所在: https://doi.org/10.1145/3604237.3626843