Finbert Pretrain
FinBERT是基於金融通訊文本預訓練的BERT模型,專為金融自然語言處理任務設計。
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發布時間 : 7/21/2022
模型概述
FinBERT是一個在金融領域文本上預訓練的BERT模型,旨在推動金融自然語言處理的研究與實踐。它特別適用於金融文本的分析和理解任務。
模型特點
金融領域預訓練
在金融通訊文本(包括公司年報、財報電話會議記錄和分析師報告)上進行預訓練,總語料規模達49億詞元。
高效訓練
使用NVIDIA DGX-1服務器和Horovod框架進行多GPU訓練,單個模型的完整預訓練僅需約2天。
下游任務適配
可針對特定金融NLP任務進行微調,如分析師情感分類等。
模型能力
金融文本理解
掩碼填充預測
情感分析
文本分類
使用案例
金融分析
分析師情感分類
用於分析金融分析師報告中的情感傾向。
微調模型已在Hugging Face上提供。
金融文本補全
預測金融文本中的缺失詞彙或短語。
如示例所示,能準確預測金融文本中的專業術語。
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