基于ModernBERT-base微调的金融新闻情感分析模型，在评估集上F1分数达到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情感分析任务优化的BERT变体，能够准确识别金融新闻中的情绪倾向。
模型特点
高精度情感分析
在金融新闻数据集上达到97.65%的F1分数
领域适配
专门针对金融新闻领域进行优化
高效训练
使用线性学习率调度器在10个epoch内完成训练
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
分析金融新闻对特定股票或市场的情绪倾向
可提供实时的市场情绪指标
投资决策支持
评估新闻事件对资产价格的潜在影响
辅助量化投资策略
媒体分析
新闻情感追踪
监测金融媒体对特定公司或行业的报道倾向
可生成情感趋势报告
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Transformers
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L
scb10x
3,269
16
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Openrail
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
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2,691
6
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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