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Bert Base Chinese Finetuning Financial News Sentiment V2

由hw2942開發
基於BERT的中文金融新聞情感分析模型,用於分析金融新聞文本的情感傾向。
下載量 410
發布時間 : 6/14/2023

模型概述

該模型基於BERT架構,專門針對中文金融新聞進行情感分析,能夠識別新聞文本中的積極、消極或中性情感。

模型特點

金融領域專用
針對金融新聞文本進行優化,能夠準確識別金融領域特有的情感表達。
基於BERT架構
採用bert-base-chinese預訓練模型,具有強大的中文文本理解能力。
小樣本微調
使用2000條訓練數據和329條驗證數據進行微調,適合特定領域的小樣本學習場景。

模型能力

金融新聞情感分析
中文文本分類
金融領域特定術語識別

使用案例

金融市場分析
股市新聞情感分析
分析股市相關新聞的情感傾向,預測市場情緒變化。
可識別新聞中的積極或消極情緒,如'滬指收報3233.67點,漲0.15%'等文本。
金融政策影響評估
評估金融政策新聞的情感傾向,分析政策可能產生的影響。
如'發改委等八部門:支持符合條件的產教融合型企業上市融資'等政策文本分析。
宏觀經濟監測
經濟數據發佈分析
分析經濟數據發佈新聞的情感傾向。
如'中國5月新增社融和新增人民幣貸款均較去年同期下降'等數據文本分析。
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