Finbert Pretrain
FinBERT是一個基於金融文本預訓練的BERT模型,旨在推動金融自然語言處理的研究與實踐。
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發布時間 : 3/2/2022
模型概述
FinBERT是基於BERT架構的金融領域預訓練語言模型,專為處理金融文本設計,支持情感分析、ESG分類等下游任務。
模型特點
金融領域預訓練
基於49億詞元的金融文本語料庫(企業財報、電話會議記錄、分析師報告)進行預訓練,具有領域適應性。
多任務支持
支持金融情感分析、ESG分類、前瞻性聲明分類等多種下游任務,可針對特定任務進行微調。
學術研究支持
提供明確的學術引用規範,便於研究者在學術工作中引用。
模型能力
金融文本理解
情感分析
ESG分類
前瞻性聲明識別
使用案例
金融分析
財報情感分析
分析企業財報中的情感傾向,輔助投資決策。
ESG評估
自動分類企業報告中的ESG相關內容,支持可持續投資。
市場研究
前瞻性聲明檢測
識別財報電話會議中的前瞻性聲明,分析企業未來展望。
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L
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C
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R
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2,694
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