Finbert Tone Finetuned Finance Topic Classification

🚀 finbert - tone 金融トピック分類モデルのファインチューニング

このモデルは、Twitter金融ニューストピックデータセットに基づいて、yiyanghkust/finbert - toneモデルをファインチューニングしたものです。金融関連のツイートを効果的にトピック分類し、金融情報の迅速な選別と分析に有力な支援を提供します。

🚀 クイックスタート

このモデルは、金融ツイートのトピック分類に直接使用できます。Hugging Faceの関連ドキュメントを参考に、デプロイと使用を行うことができます。

✨ 主な機能

• 多トピック分類：与えられたツイートを20の異なる金融トピックに分類できます。
• 性能最適化：クラスラベルの分布が不均衡であることを考慮して、重みを調整し、サンプル数の少ないラベルにより注目することで、全体的な性能を向上させます。

📚 ドキュメント

モデルの説明

このモデルは、与えられたツイートの金融トピックを特定するために使用され、20種類の異なるトピックをカバーしています。クラスラベルの分布が不均衡であるため、重みを調整してサンプル数の少ないラベルに注目することで、全体的な性能の向上に役立ちます。

訓練過程

訓練ハイパーパラメータ

訓練過程では、以下のハイパーパラメータが使用されました。

訓練結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.25.1
• Pytorch 1.13.0+cu116
• Datasets 2.8.0
• Tokenizers 0.13.2

評価指標

このモデルは、評価セットで以下の結果を得ました。

モデルインデックス

例

以下は、いくつかのサンプルツイートとそれに対応するトピックです。