Finbert Tone
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Finbert Tone
yiyanghkustによって開発
FinBERTは金融通信テキストを元に事前学習されたBERTモデルで、金融自然言語処理分野に特化しています。finbert-toneはその微調整バージョンで、金融感情分析タスクに使用されます。
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リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
FinBERTはBERTアーキテクチャに基づいた金融分野の事前学習言語モデルで、finbert-toneはアナリストレポートで微調整されたバージョンで、金融テキストの感情分析(ポジティブ/ネガティブ/ニュートラル)に特化しています。
モデル特徴
金融分野の事前学習
三大金融テキストコーパス(企業年次報告、財務報告電話会議記録、アナリストレポート)を基に事前学習を行い、総規模は49億トークンに達します。
専門的な感情分析
1万件の人手でラベル付けされたアナリストレポートの文で微調整し、金融テキストの感情分析タスクに特化して最適化されています。
学術的な支持
関連研究は『当代会計研究』に掲載されており、学術的な裏付けがあります。
モデル能力
金融テキスト感情分類
金融分野の自然言語理解
使用事例
金融分析
財務報告感情分析
企業の財務報告の文の感情傾向を分析し、投資判断を支援します。
ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルの感情を区別できます
市場ムードモニタリング
アナリストレポートの市場ムードの変化をモニタリングします。
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