# 金融テキスト分析

roberta-base-zeroshot-v2.0-cをベースにSmartShot手法と合成データで性能向上を図ったゼロショット分類モデル

bert-base-chineseをファインチューニングした中国語金融感情分析モデルで、アナリストレポートの感情分類に特化

KF-DeBERTaはKakaoBankとFNGuidが共同でリリースした金融分野専用の言語モデルで、DeBERTa-v2アーキテクチャを基に構築されており、汎用および金融分野の下流タスクで優れた性能を発揮します。

DISC-FinLLMは百川-13B-Chatをベースに開発された金融分野の大規模モデルで、金融コンサルティング、テキスト分析、計算、知識検索Q&Aサービスを提供します。

ProsusAI/finbertを微調整した金融ニュース感情分析モデルで、ニュースの感情傾向（買い/中立/売り）を予測

klue/roberta-smallをファインチューニングした韓国語金融分野固有表現認識モデルで、金融テキスト内の特定エンティティを識別

BERTopicは柔軟でモジュール化されたトピックモデリングフレームワークで、大規模なデータセットから解釈しやすいトピックを生成できます。

このモデルはklue/roberta-baseモデルを基に、kor_nliデータセットのmnliとxnliを使用してファインチューニングされ、韓国語ゼロショット分類タスク専用に設計されています。

BERTベースの中国語金融ニュース感情分析モデルで、金融ニューステキストの感情傾向を分析します。

FOMCの鷹派 - 鴿派 - 中立分類タスクに使用する微調整されたRoBERTaモデル

このモデルの具体的な情報は利用できません。詳細については関連ドキュメントを参照してください

BERTweetベースモデルをファインチューニングし、ソーシャルメディアテキスト中の言語的不確実性（ヘッジ）を検出するために使用されます。

様々な自然言語処理タスクを処理できる多機能な大規模言語モデル

EstBERTをファインチューニングした固有表現認識モデルで、エストニア語テキスト内の場所、組織、人名の3種類のエンティティを識別します。

これはAutoNLPを基に訓練された多クラス分類モデルで、銀行取引分類タスクに特化しています。

SEC - BERTは金融分野向けのBERTモデルシリーズで、米国証券取引委員会(SEC)の10 - K年次報告書を基に訓練され、金融自然言語処理研究や金融テクノロジーアプリケーションをサポートします。

FReEはDistilBERTベースのモデルで、金融関係タイプの検出と分類タスク向けに特別にファインチューニングされています。

FinBERTは金融分野に特化して最適化されたBERTモデルで、金融テキスト関連の自然言語処理タスクを処理するために使用されます。

Transformerアーキテクチャに基づく多機能言語モデルで、テキスト生成、質問応答、コード補完などのタスクをサポート

様々な自然言語タスクを処理できる多機能な大規模言語モデル