Fintwitbert Sentiment

🚀 FinTwitBERT-sentiment

FinTwitBERT-sentimentは、金融ツイートの感情を分類するために微調整されたモデルです。このモデルは、1000万件の金融ツイートで事前学習されたFinTwitBERTをベースモデルとして使用しています。このアプローチにより、FinTwitBERT-sentimentは、ニュースの見出しなどの他の金融テキストと比較して、非公式な性質を持つ十分な量の金融ツイートを学習することができます。したがって、このモデルは、ソーシャルメディアで見られる非公式な金融テキストに対して優れた性能を発揮します。

🚀 クイックスタート

FinTwitBERT-sentimentは、金融ツイートやその他の金融ソーシャルメディアテキストの分類を目的としています。

✨ 主な機能

• 金融ツイートの感情分類に特化したモデルです。
• 非公式な金融テキストに対して高い性能を発揮します。

📦 インストール

このモデルを使用するには、HuggingFaceのtransformersライブラリをインストールする必要があります。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import pipeline

# Create a sentiment analysis pipeline
pipe = pipeline(
    "sentiment-analysis",
    model="StephanAkkerman/FinTwitBERT-sentiment",
)

# Get the predicted sentiment
print(pipe("Nice 9% pre market move for $para, pump my calls Uncle Buffett 🤑"))

📚 ドキュメント

意図された使用法

FinTwitBERT-sentimentは、金融ツイートやその他の金融ソーシャルメディアテキストの分類を目的としています。

データセット

FinTwitBERT-sentimentは、2つのデータセットで学習されています。1つはいくつかの金融ツイートデータセットのコレクションで、もう1つはそれから作成された合成データセットです。

• TimKoornstra/financial-tweets-sentiment: 38,091件の人間によってラベル付けされたツイート
• TimKoornstra/synthetic-financial-tweets-sentiment: 1,428,771件の合成ツイート

詳細情報

モデルのトレーニング設定や分析を含む包括的な概要については、FinTwitBERTのGitHubリポジトリを参照してください。

引用と著者

FinTwitBERTまたはFinTwitBERT-sentimentを研究で使用する場合は、以下のように引用してください。両著者はこの作業に同等に貢献しています。

@misc{FinTwitBERT,
  author = {Stephan Akkerman, Tim Koornstra},
  title = {FinTwitBERT: A Specialized Language Model for Financial Tweets},
  year = {2023},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  howpublished = {\url{https://github.com/TimKoornstra/FinTwitBERT}}
}

さらに、感情分類器を利用する場合は、以下も引用してください。

@misc{FinTwitBERT-sentiment,
  author = {Stephan Akkerman, Tim Koornstra},
  title = {FinTwitBERT-sentiment: A Sentiment Classifier for Financial Tweets},
  year = {2023},
  publisher = {Hugging Face},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/StephanAkkerman/FinTwitBERT-sentiment}}
}

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下でライセンスされています。詳細については、LICENSEファイルを参照してください。