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B

Bert Base Chinese Finetuning Financial News Sentiment V2

由 hw2942 开发
基于BERT的中文金融新闻情感分析模型，用于分析金融新闻文本的情感倾向。
文本分类
Transformers
中文
#金融文本分析#中文BERT微调#宏观经济指标解析
下载量 410
发布时间 : 6/14/2023
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型基于BERT架构，专门针对中文金融新闻进行情感分析，能够识别新闻文本中的积极、消极或中性情感。

模型特点

金融领域专用
针对金融新闻文本进行优化，能够准确识别金融领域特有的情感表达。
基于BERT架构
采用bert-base-chinese预训练模型，具有强大的中文文本理解能力。
小样本微调
使用2000条训练数据和329条验证数据进行微调，适合特定领域的小样本学习场景。

模型能力

金融新闻情感分析
中文文本分类
金融领域特定术语识别

使用案例

金融市场分析
股市新闻情感分析
分析股市相关新闻的情感倾向，预测市场情绪变化。
可识别新闻中的积极或消极情绪，如'沪指收报3233.67点，涨0.15%'等文本。
金融政策影响评估
评估金融政策新闻的情感倾向，分析政策可能产生的影响。
如'发改委等八部门：支持符合条件的产教融合型企业上市融资'等政策文本分析。
宏观经济监测
经济数据发布分析
分析经济数据发布新闻的情感倾向。
如'中国5月新增社融和新增人民币贷款均较去年同期下降'等数据文本分析。