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Sec Bert Base

由nlpaueb開發
SEC-BERT是面向金融領域的BERT模型系列,基於美國證券交易委員會(SEC)的10-K年報文件訓練,支持金融自然語言處理研究和金融科技應用。
下載量 749
發布時間 : 3/2/2022

模型概述

SEC-BERT是專門針對金融領域優化的BERT模型,主要用於處理金融文檔中的自然語言理解任務,如財務報告分析、金融實體識別等。

模型特點

金融領域優化
專門基於260,773份10-K年報文件訓練,對金融術語和表達有更好的理解
多種變體模型
提供基礎版、數字處理版(SEC-BERT-NUM)和數字形狀版(SEC-BERT-SHAPE)三種變體
金融實體識別
在金融數值實體識別任務上表現優異,如百分比、金額、年份等

模型能力

金融文本理解
財務報告分析
金融實體識別
金融數值處理

使用案例

財務報告分析
銷售額變化分析
分析年度報告中銷售額變化趨勢
能準確預測'增長'或'下降'等財務趨勢詞彙
金融實體識別
金融數值識別
識別報告中的金額、百分比等數值信息
對數字和單位的識別準確率高於通用BERT模型
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