Finbert Finetuned Github

🚀 金融センチメントにファインチューニングされたFinBERT (Financial PhraseBank + GitHubデータセット)

このモデルは、金融センチメント分類のためにファインチューニングされたFinBERT (ProsusAI/finbert) のバージョンです。金融テキストを3つのカテゴリに分類することができます。

• ネガティブ (0)
• ニュートラル (1)
• ポジティブ (2)

🚀 クイックスタート

このモデルは、金融センチメント分類に使用できます。以下の使用例を参考にしてください。

✨ 主な機能

• 金融テキストをネガティブ、ニュートラル、ポジティブの3つのカテゴリに分類します。
• 金融アナリストや投資家、金融機関、AI研究者に役立つツールです。

📦 インストール

このモデルはHugging Face Transformersを通じて使用できます。以下のコードを参考にしてください。

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

model_name = "Driisa/finbert-finetuned-github"

# モデルとトークナイザーをロード
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 入力例
text = "The company's stock has seen significant growth this quarter."

# トークナイズして予測
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True, max_length=128)
outputs = model(**inputs)

# 予測されたクラスを取得
predicted_class = outputs.logits.argmax().item()
print(f"Predicted Sentiment: {['Negative', 'Neutral', 'Positive'][predicted_class]}")

📚 ドキュメント

📂 使用されたデータセット

このモデルは以下のデータセットで訓練されました。 ✅ Financial PhraseBank - 広く使用されている金融センチメントデータセットです。 ✅ GitHub Generated Sentiment Dataset - モデルをテストするための追加データセットです。

⚙️ 訓練パラメータ

📊 モデルの性能

🚀 想定される用途

このモデルは以下の用途に設計されています。 ✅ 金融アナリストや投資家 - レポート、ニュース、株式の議論などの金融文のセンチメントを評価するため。 ✅ 金融機関 - 自動取引におけるNLPベースのセンチメント分析のため。 ✅ AI研究者 - 金融NLPモデルを探索するため。

⚠️ 制限事項

⚠️ 非常に異なる金融言語を持つデータセットには汎化性が低い可能性があります。 ⚠️ 特定の金融ドメイン (暗号通貨、銀行、スタートアップ) ではファインチューニングが必要になる場合があります。

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で提供されています。