FinBERT是基于金融文本预训练的BERT模型,旨在推动金融自然语言处理的研究与应用。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
FinBERT是基于BERT架构的金融领域预训练语言模型,在三大金融文本语料库(企业年报、财报电话会议记录、分析师研究报告)上训练,总语料规模达49亿词元。
模型特点
金融领域预训练
专门针对金融文本进行预训练,包含企业年报、财报电话会议记录和分析师研究报告等专业语料
大规模语料
训练语料规模达49亿词元,覆盖金融领域多种文本类型
下游任务适配
可作为基础模型针对各类金融NLP任务进行微调
模型能力
金融文本理解
金融领域掩码预测
金融文本特征提取
使用案例
金融文本分析
分析师情感分类
微调后可用于分析金融文本中的情感倾向
微调模型已发布于https://huggingface.co/yiyanghkust/finbert-tone
金融文档信息提取
从年报、财报等文档中提取关键信息
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C
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