🚀 CentralBankRoBERTa
CentralBankRoBERTa 是一个针对央行通信场景进行微调的大语言模型。它结合了经济主体分类器(可区分五种基本宏观经济主体)和二元情感分类器(用于识别央行通信语句中的情感内容),能为央行通信分析提供有力支持。
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模型概述
情感分类器(SentimentClassifier)模型旨在检测给定句子对于家庭、企业、金融部门或政府而言是积极还是消极的。该模型基于 RoBERTa 架构,并在多样化且广泛的数据集上进行了微调,以提供准确的预测。
预期用途
情感分类器模型主要用于需要进行情感分析的央行通信内容分析。
性能指标
- 准确率:88%
- F1 分数:0.88
- 精确率:0.88
- 召回率:0.88
💻 使用示例
基础用法
你可以通过 Hugging Face Transformers 库在自己的应用程序中使用这些模型。以下是一个 Python 代码片段,展示了如何加载和使用情感分类器模型:
from transformers import pipeline
sentiment_classifier = pipeline("text-classification", model="Moritz-Pfeifer/CentralBankRoBERTa-sentiment-classifier")
sentinement_result = sentiment_classifier("The early effects of our policy tightening are also becoming visible, especially in sectors like manufacturing and construction that are more sensitive to interest rate changes.")
print("Sentiment:", sentinement_result[0]['label'])
📄 许可证
本项目采用 MIT 许可证。
📚 引用信息
引用说明
请按以下方式引用此模型:Pfeifer, M. 和 Marohl, V.P. (2023) "CentralBankRoBERTa: A Fine-Tuned Large Language Model for Central Bank Communications". Journal of Finance and Data Science https://doi.org/10.1016/j.jfds.2023.100114
BibTeX 引用
@article{Pfeifer2023,
title = {CentralBankRoBERTa: A fine-tuned large language model for central bank communications},
journal = {The Journal of Finance and Data Science},
volume = {9},
pages = {100114},
year = {2023},
issn = {2405-9188},
doi = {https://doi.org/10.1016/j.jfds.2023.100114},
url = {https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405918823000302},
author = {Moritz Pfeifer and Vincent P. Marohl},
}
作者信息
- Moritz Pfeifer
- Vincent P. Marohl
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