Deberta V3 Base Finetuned Finance Text Classification
模型概述
該模型針對金融文本進行優化,能夠準確識別財經新聞中的看漲、看跌和中性情緒,適用於股票市場情緒分析等金融場景
模型特點
金融領域優化
專門針對金融文本進行微調,能準確理解金融術語和市場情緒表達
高準確率
在評估集上達到89.13%的準確率,F1分數為89.12%
多源數據訓練
結合金融短語庫、Kaggle自標註數據集和nickmuchi金融分類數據集進行訓練
精細情緒分類
不僅能識別基本情緒(正面/負面/中性),還能識別如'溫和看跌'等更細緻的情緒
模型能力
金融文本情感分析
市場情緒識別
財經新聞分類
股票市場情緒預測
使用案例
金融分析
財經新聞情緒分析
分析財經新聞中的市場情緒,幫助投資者瞭解市場動向
能準確識別看漲、看跌和中性情緒
投資決策支持
通過分析大量財經新聞,為投資決策提供情緒指標參考
市場風險預警
監測市場情緒變化,及時發現潛在風險信號
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型,專為邊緣設備推理設計,體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型,適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98