Finabsa

🚀 FinABSAモデル

FinABSAは、金融関連の文章における感情分析を行うためのモデルです。従来の感情分析モデルとは異なり、複数の側面を含む文章の感情を明確に区別することができます。

🚀 クイックスタート

FinABSAは、SEntFiN 1.0を使用してAspect-Based Sentiment Analysis(ABSA)タスク用に訓練されたT5-Largeモデルです。従来の感情分析モデルが各文に対して単一の感情ラベルを予測するのに対し、FinABSAは複数の側面を含む文の曖昧さを解消するように訓練されています。ターゲットの側面を[TGT]トークンに置き換えることで、モデルはその側面に関する感情を予測します。GitHubリポジトリ

✨ 主な機能

• 複数の側面を含む文章の感情分析が可能
• [TGT]トークンを使用して特定の側面に関する感情を予測

📦 インストール

このモデルを使用するには、transformersライブラリが必要です。以下のコマンドでインストールできます。

pip install transformers

💻 使用例

基本的な使用法

>>> from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("amphora/FinABSA")
>>> model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("amphora/FinABSA")

>>> input_str = "[TGT] stocks dropped 42% while Samsung rallied."
>>> input = tokenizer(input_str, return_tensors='pt')
>>> output = model.generate(**input, max_length=20)
>>> print(output)
The sentiment for [TGT] in the given sentence is NEGATIVE.

>>> input_str = "Tesla stocks dropped 42% while [TGT] rallied."
>>> input = tokenizer(input_str, return_tensors='pt')
>>> output = model.generate(**input, max_length=20)
>>> print(output)
The sentiment for [TGT] in the given sentence is POSITIVE.

📚 ドキュメント

評価結果

SEntFiN 1.0から任意に抽出されたテストデータセットを使用して、このモデルの平均精度は87%です。

📄 ライセンス

このモデルはApache 2.0ライセンスの下で提供されています。