Modern FinBERT Large

🚀 Modern-FinBERT-large: 金融感情分析

Modern-FinBERT-large は、金融感情分析用に設計された事前学習済みの自然言語処理モデルです。このモデルは、ModernBERT-large 言語モデルを大規模な金融コーパスでさらに学習させることで拡張されており、金融テキスト分類に特化しています。

微調整には、このモデルはMaloら（2014）による**Financial PhraseBank** を利用しています。これは金融感情分析のための広く認知されたベンチマークデータセットです。

🚀 クイックスタート

感情ラベル

このモデルは、3つの感情カテゴリにわたるソフトマックス確率分布を生成します。

• 👍 ポジティブ
• 👎 ネガティブ
• 😐 中立

ModernBERT の詳細な技術情報については、以下の研究論文を参照してください。 📄 ModernBERT Technical Details

📦 インストール

このモデルをTransformersパイプラインで感情分析に使用することができます。

pip install -U transformers

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, pipeline

# 事前学習済みのモデルとトークナイザーをロード
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('beethogedeon/Modern-FinBERT-large', num_labels=3)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('answerdotai/ModernBERT-large')

# NLPパイプラインを初期化
nlp = pipeline("text-classification", model=model, tokenizer=tokenizer)

sentence = "Stocks rallied and the British pound gained."

print(nlp(sentence))

📄 ライセンス

このプロジェクトは、Apache-2.0ライセンスの下で提供されています。