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Finbert
モデル概要
FinBERTはBERT言語モデルを金融分野でさらに学習させたモデルで、金融感情分類タスクを特に最適化しており、金融テキストの感情傾向（ポジティブ/ネガティブ/ニュートラル）を分析することができます。
モデル特徴
金融分野専用
金融コーパスでBERTモデルを微調整することで、金融テキストの感情分析能力を特に最適化しました。
三クラス感情分析
金融テキストのポジティブ、ネガティブ、ニュートラルの3つの感情傾向を識別することができます。
専門的な学習データ
金融フレーズデータベースを使用して微調整し、金融用語や表現の理解の正確性を確保します。
モデル能力
金融テキストの感情分類
金融ニュースの感情分析
市場コメントの感情識別
使用事例
金融市場分析
株式市場の感情監視
株式市場に関するニュースやコメントの感情傾向を分析します。
投資家が市場の感情変化を把握するのに役立ちます。
通貨動向予測
通貨に関するニュースの感情傾向を分析します。
外国為替市場の分析と予測を支援します。
金融リスク管理
リスク信号識別
金融テキストからネガティブな感情信号を識別します。
潜在的な金融リスクを早期に警告します。
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
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6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98