Finance Sentiment Zh Base

🚀 金融情感中文模型 (基礎版)

金融情感中文模型 (基礎版) 是一個基於 bert-base-chinese 的模型，用於分析中文金融新聞的情感傾向。該模型在Malo等人 (2014年) 的 Financial PhraseBank 翻譯版本上進行訓練，在單張RTX3090 GPU上訓練了10個輪次。該模型會給出三種情感標籤：積極、消極和中性。

🚀 快速開始

你可以直接使用該模型進行情感分析。

✨ 主要特性

• 基於 bert-base-chinese 模型，適用於中文金融新聞情感分析。
• 輸出三種情感標籤：積極、消極和中性。

📦 安裝指南

暫未提及具體安裝步驟，可參考 transformers 庫的安裝方法。

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import pipeline

nlp = pipeline("sentiment-analysis", model="bardsai/finance-sentiment-zh-base")
nlp("淨銷售額增長30%，達到3600萬歐元。")

[{'label': 'negative', 'score': 0.9999314546585083}]

📚 詳細文檔

性能表現

(性能評估在RTX 3090 GPU上進行)

更新日誌

• 2023-07-12: 初始版本發佈

關於 bards.ai

在 bards.ai，我們專注於為合作伙伴提供機器學習專業知識和技能，特別是在自然語言處理、機器視覺和時間序列分析領域。我們的團隊位於波蘭弗羅茨瓦夫。如需更多信息，請訪問我們的網站：bards.ai

如果您使用了我們的模型，請告知我們。此外，如果您需要任何幫助，請隨時通過 info@bards.ai 聯繫我們。