Financialbert

🚀 金融BERT（FinancialBERT）

金融BERT（FinancialBERT）是一個在大量金融文本語料庫上進行預訓練的BERT模型。其目的是推動金融領域的自然語言處理（NLP）研究與實踐，讓金融從業者和研究人員無需投入大量計算資源來訓練模型，就能從中受益。

🚀 快速開始

金融BERT（FinancialBERT）是專門為金融領域打造的預訓練語言模型，它基於大規模金融文本語料庫進行訓練，能為金融NLP相關任務提供強大支持。

✨ 主要特性

• 基於大規模金融文本語料庫進行預訓練，能更好地理解金融領域的語義。
• 旨在提升金融領域的NLP研究和實踐水平，為從業者和研究人員提供便利。

📚 詳細文檔

訓練數據

該模型在以下大規模金融文本語料庫上進行訓練：

• TRC2 - 金融：包含路透社在2008年至2010年間發佈的180萬篇新聞文章。
• 彭博新聞：2006年至2013年間的40萬篇文章。
• 公司報告：19.2萬份財報文件（10 - K和10 - Q）。
• 財報電話會議記錄：42156份文檔。

更多信息

關於金融BERT（FinancialBERT）的更多詳細信息，請訪問：https://www.researchgate.net/publication/358284785_FinancialBERT_-_A_Pretrained_Language_Model_for_Financial_Text_Mining

📄 許可證

文檔未提及相關許可證信息。

💡 使用建議

該模型基於金融領域文本訓練，適用於金融相關的NLP任務，如金融文本挖掘、金融信息提取等。

注：本項目由 Ahmed Rachid Hazourli 創建。