Financialbert

🚀 金融BERT（FinancialBERT）

金融BERT（FinancialBERT）是一个在大量金融文本语料库上进行预训练的BERT模型。其目的是推动金融领域的自然语言处理（NLP）研究与实践，让金融从业者和研究人员无需投入大量计算资源来训练模型，就能从中受益。

🚀 快速开始

金融BERT（FinancialBERT）是专门为金融领域打造的预训练语言模型，它基于大规模金融文本语料库进行训练，能为金融NLP相关任务提供强大支持。

✨ 主要特性

• 基于大规模金融文本语料库进行预训练，能更好地理解金融领域的语义。
• 旨在提升金融领域的NLP研究和实践水平，为从业者和研究人员提供便利。

📚 详细文档

训练数据

该模型在以下大规模金融文本语料库上进行训练：

• TRC2 - 金融：包含路透社在2008年至2010年间发布的180万篇新闻文章。
• 彭博新闻：2006年至2013年间的40万篇文章。
• 公司报告：19.2万份财报文件（10 - K和10 - Q）。
• 财报电话会议记录：42156份文档。

更多信息

关于金融BERT（FinancialBERT）的更多详细信息，请访问：https://www.researchgate.net/publication/358284785_FinancialBERT_-_A_Pretrained_Language_Model_for_Financial_Text_Mining

📄 许可证

文档未提及相关许可证信息。

💡 使用建议

该模型基于金融领域文本训练，适用于金融相关的NLP任务，如金融文本挖掘、金融信息提取等。

注：本项目由 Ahmed Rachid Hazourli 创建。