# 金融感情分析

econo-sentence-v2を微調整した金融分野の感情分析モデルで、金融フレーズバンクデータセットで96.2%の精度を達成

Llama-3.2-3Bをファインチューニングしたニュース分析モデルで、要約生成、感情分析、株式コード抽出、広告識別をサポート

このモデルはFinBERTをベースに金融感情分類用にファインチューニングされたもので、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つに分類できます。

Modern-FinBERT-largeは金融感情分析専用に設計された事前学習済みNLPモデルで、ModernBERT-large言語モデルを基に、大規模な金融コーパスで訓練され、金融テキスト分類タスクに適応しています。

このモデルはDistilBERTをベースに微調整された金融感情分析モデルで、金融テキストの感情分類に特化しています。

Llama-3-8Bをファインチューニングした金融テキスト感情分析モデル、ポジティブ/ニュートラル/ネガティブの三分類をサポート

FinBERTをファインチューニングした金融感情分析モデルで、金融テキストの感情分類に最適化されています

このモデルはcardiffnlp/twitter-roberta-base-sentimentをツイッター金融ニュース感情データセットでファインチューニングしたバージョンで、金融テキストの感情分析に特化しています。

FinMA-7B-NLPは貔貅プロジェクトが開発した金融分野の大規模言語モデルで、複雑な金融用語や概念の理解に特化して設計されており、自然言語命令のファインチューニングを経て、金融NLPタスクに優れた性能を発揮します。

SSAF-FinBertはFinBertを微調整した株式市場ニュースの感情分析モデルで、金融テキストをポジティブ、ネガティブ、ニュートラルの3つの感情に分類できます。

DeBERTa-v3-smallをファインチューニングした金融ニュース感情分析モデルで、評価セットでF1値0.9940を達成

金融データセットでファインチューニングされたLLama 2 7b言語モデルで、金融分野に特化しており、金融関連テキストの抽出、理解、生成に優れています。

Deberta-v2アーキテクチャに基づく金融感情分類モデルで、複数の金融感情データセットでファインチューニング済み

FinABSAはT5-Largeアーキテクチャでトレーニングされたアスペクト感情分析(ABSA)タスク向けモデルで、複数のアスペクトを含む文章を解析できます。ターゲットアスペクトを[TGT]トークンに置き換えることで、モデルはそのアスペクトの感情予測に集中できます。

FLANG-BERTは金融領域に最適化された事前学習言語モデルで、BERTアーキテクチャを基盤とし、金融用語優先マスキング戦略により領域表現能力を強化しています。

microsoft/deberta-v3-baseをベースにファインチューニングした金融テキスト感情分析モデルで、経済ニュースや市場感情の分析に特化

DistilBERTを微調整した金融ソーシャルメディア感情分析モデルで、StockTwitsなどのプラットフォームのテキスト感情分析に優れている

roberta-baseモデルを微調整した株式コメントの感情分析モデルで、個人投資家の発言の上昇/下落傾向を判断できます。

このモデルはdeepmind/language-perceiverをfinancial_phrasebankデータセットでファインチューニングした金融テキスト感情分類モデルです。

DistilRoBERTaを微調整した金融ニュース感情分析モデルで、正解率は98.23%に達します。

FinBERTは金融テキストの事前学習に基づくBERTモデルで、金融自然言語処理の研究と実践を推進することを目的としています。

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。

distilroberta-baseをベースに微調整した金融テキストの感情分析モデルで、金融ニュースの感情傾向（ネガティブ、ニュートラル、ポジティブ）を判断するために使用されます。

韓国語の金融分野を対象とした事前学習言語モデルで、増分事前学習と感情分析の微調整により金融テキスト処理性能を向上させます。

BERTアーキテクチャに基づく金融分野専用の感情分析モデルで、金融フレーズデータセットでファインチューニング済み

BERTベースの金融感情分析モデルで、ノイズ検索によるデータ強化トレーニングを経ており、金融ニュースの感情分類に適しています

FinBERTは金融テキストの感情分析に特化した事前学習済みの自然言語処理モデルです。