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Distilroberta Finetuned Financial Text Classification

由nickmuchi開發
基於distilroberta-base微調的金融文本情感分析模型,用於判斷金融新聞的情感傾向(負面、中性、正面)。
下載量 1,220
發布時間 : 3/2/2022

模型概述

該模型專門用於金融領域的情感分析,能夠識別文本中的看漲、看跌或中性情緒。通過調整類別權重處理數據不均衡問題,並加入新冠疫情相關數據增強模型泛化能力。

模型特點

金融領域優化
專門針對金融文本進行微調,能準確識別市場情緒變化
疫情數據增強
包含新冠疫情對市場影響的數據,提升模型在特殊時期的分析能力
類別權重調整
針對數據不均衡問題調整權重,提升少數類別的識別準確率
高效輕量
基於distilroberta的蒸餾模型,在保持性能的同時減少計算資源需求

模型能力

金融文本情感分類
市場情緒分析
新聞情感傾向判斷

使用案例

金融分析
市場情緒監控
即時分析金融新聞和市場評論的情感傾向
準確率89%,F1分數0.8835
投資決策輔助
識別潛在的市場情緒變化,為投資決策提供參考
風險預警
檢測負面情緒集中的金融話題,提前預警潛在風險
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