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Finbert Tone

由yiyanghkust開發
FinBERT是一款基於金融通訊文本預訓練的BERT模型,專注於金融自然語言處理領域。finbert-tone是其微調版本,用於金融情感分析任務。
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發布時間 : 3/2/2022

模型概述

FinBERT是基於BERT架構的金融領域預訓練語言模型,finbert-tone是在分析師報告上微調的版本,專門用於金融文本的情感分析(積極/消極/中性)。

模型特點

金融領域預訓練
依託三大金融文本語料庫(企業年報、財報電話會議記錄、分析師報告)進行預訓練,總規模達49億詞元。
專業情感分析
在10,000條人工標註的分析師報告語句上微調,專門針對金融文本的情感分析任務優化。
學術支持
相關研究發表於《當代會計研究》,具有學術背書。

模型能力

金融文本情感分類
金融領域自然語言理解

使用案例

金融分析
財報情感分析
分析企業財報中的語句情感傾向,輔助投資決策。
可區分積極、消極和中性情感
市場情緒監測
監測分析師報告中的市場情緒變化。
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