基于ModernBERT-base微调的金融新闻情感分析模型，在评估集上F1分数达0.9765
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发布时间 : 12/27/2024
模型简介
该模型是针对金融新闻领域优化的情感分析模型，能够准确识别新闻文本中的情感倾向。
模型特点
高精度情感分析
在金融新闻数据集上微调，F1分数达到0.9765
基于ModernBERT优化
使用ModernBERT-base作为基础模型，具有更好的文本理解能力
高效训练
仅需10轮训练即可达到优异性能
模型能力
金融文本情感分类
新闻情绪分析
文本分类
使用案例
金融分析
市场情绪监测
分析金融新闻中的市场情绪变化
准确率97.65%
投资决策支持
为投资决策提供情绪指标参考
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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