Roberta Ticker

🚀 roberta - ticker：ロベルタ（Roberta）をファインチューニングした金融ティッカー検出モデル

このモデルは、テキスト内のティッカーを特定するために特別に設計されています。モデルは、以下のKaggleデータセットを変換したデータセットで学習されました。 https://www.kaggle.com/omermetinn/tweets-about-the-top-companies-from-2015-to-2020

🚀 クイックスタート

📦 インストール

このモデルを使用するには、必要なライブラリをインポートする必要があります。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Jean - Baptiste/roberta - ticker")
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("Jean - Baptiste/roberta - ticker")

💻 使用例

基本的な使用法

# ロベルタ・ティッカー（roberta - ticker）とそのサブワードトークナイザーをロード
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Jean-Baptiste/roberta-ticker")
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("Jean-Baptiste/roberta-ticker")

# テキストサンプルを処理
from transformers import pipeline

nlp = pipeline('ner', model=model, tokenizer=tokenizer, aggregation_strategy="simple")

nlp("I am going to buy 100 shares of cake tomorrow")
[{'entity_group': 'TICKER',
  'score': 0.9612462520599365,
  'word': ' cake',
  'start': 32,
  'end': 36}]

nlp("I am going to eat a cake tomorrow")
[]

🔧 技術詳細

モデルの性能

precision: 0.914157
recall: 0.788824
f1: 0.846878