Sentiment Analysis Stock Tweets FineTuned

🚀 股票推文情感分析微調模型

本項目是一個基於Transformer架構的微調模型，用於對股票相關推文進行情感分析，能夠準確判斷推文表達的看跌、看漲或中性情緒，為投資者和金融分析師提供有力的市場情緒洞察。

🚀 快速開始

該模型已發佈在Hugging Face Hub上，可通過RESTful API訪問，也能集成到金融情感分析管道中進行即時預測。 模型倉庫鏈接：vidhivaish03/Sentiment_Analysis_Stock_Tweets_FineTuned

✨ 主要特性

• 特定領域微調：針對金融新聞推文進行微調，能更好地處理金融領域的文本情感分析。
• 多場景應用：可用於投資者情緒分析、市場趨勢預測和金融新聞監測等多個金融場景。
• 易於部署：可通過Hugging Face Hub輕鬆集成和部署，支持RESTful API訪問。

📦 安裝指南

文檔未提及具體安裝步驟，暫無法提供。

💻 使用示例

文檔未提供代碼示例，暫無法展示。

📚 詳細文檔

模型概述

• 模型名稱：vidhivaish03/Sentiment_Analysis_Stock_Tweets_FineTuned
• 模型類型：基於Transformer的微調模型
• 基礎模型：ahmedrachid/FinancialBERT-Sentiment-Analysis
• 語言：英文
• 任務：情感分析（看跌、看漲、中性）

數據集

• 數據集名稱：zeroshot/twitter-financial-news-sentiment
• 描述：該數據集包含金融新聞推文，標註了三種情感標籤：看跌、看漲和中性。它包括9543個訓練樣本和2388個驗證樣本。
• 數據結構：
  • 訓練集：9543個樣本
  • 驗證集：2388個樣本

訓練詳情

• 預處理：文本清理（去除URL、特殊字符）、分詞、去除停用詞、詞形還原，並使用Word2Vec嵌入進行向量化。
• 訓練框架：Hugging Face的Transformers庫
• 微調輪數：5輪
• 優化器：AdamW
• 學習率：2e - 5

模型性能

分類報告

分類報告詳細展示了微調後的FinancialBERT模型在驗證集上的性能，評估了其將與股票相關的推文分類為看跌、看漲和中性情緒的能力。

使用場景

• 投資者情緒分析：從社交媒體帖子和金融新聞中評估市場情緒，輔助投資決策。
• 市場趨勢預測：根據來自各種來源的綜合情緒分析預測股票走勢。
• 金融新聞監測：自動將金融新聞文章和推文分類到情感類別中，為分析師簡化信息收集過程。

侷限性

• 領域特定性：該模型專門針對金融新聞推文進行微調，可能無法很好地泛化到其他領域。
• 上下文理解：雖然FinancialBERT能很好地捕捉金融上下文，但可能無法有效解釋細微的情緒或諷刺。
• 數據偏差：模型的性能取決於訓練數據集的質量和代表性，而訓練數據集可能包含社交媒體討論中固有的偏差。

未來工作

• 領域擴展：為其他領域（如一般新聞或消費者評論）微調更多模型。
• 多模態分析：將情感分析與其他數據類型（如圖像或金融指標）集成，以獲得更全面的見解。
• 增強可解釋性：開發方法以更好地向非技術利益相關者解釋模型預測。

部署

• Hugging Face Hub：該模型可在Hugging Face Hub上獲取，便於集成和部署。
• 推理：可以通過RESTful API訪問該模型，或集成到金融情感分析管道中進行即時預測。

本模型卡片總結了 vidhivaish03/Sentiment_Analysis_Stock_Tweets_FineTuned 的關鍵方面，提供了關於其訓練、性能和應用的見解。