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标签:

• 金融
• 股票
• 情绪分析
  数据集:
• Jean-Baptiste/financial_news_sentiment_mixte_with_phrasebank_75
  示例输入:
• 文本: "Fortuna Silver Mines Inc. (NYSE: FSM) (TSX: FVI) 报告了2022年第三季度在美洲和西非四座运营矿山的稳健生产业绩。"
• 文本: "Theratechnologies公布2022财年第三季度财务业绩并提供业务更新——2022年第三季度合并收入增长17%，达2080万美元。"
• 文本: "The Flowr Corporation将申请CCAA破产保护。"
• 文本: "Melcor REIT (TSX: MR.UN)今日宣布截至2022年9月30日的第三季度业绩。季度及年初至今收入保持稳定。由于运营支出时间安排及天然气/供暖和电力等公用事业成本上涨，季度净营业收入下降3%，至1161万美元。"

许可证: MIT

基于roberta-large微调的金融新闻情绪分类模型（侧重加拿大新闻）。

简介

本模型在financial_news_sentiment_mixte_with_phrasebank_75数据集上训练完成。
这是对phrasebank数据集的定制版本，仅保留了至少75%标注者认可的句子。
此外，我还手动标注了约2000篇加拿大金融新闻文章加入训练。因此该模型尤其适用于加拿大新闻分析。
最终整体F1得分为93.25%，加拿大新闻专项F1得分为83.6%。

训练数据分类

使用指南（HuggingFace版）

加载模型及子词分词器：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Jean-Baptiste/roberta-large-financial-news-sentiment-en")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("Jean-Baptiste/roberta-large-financial-news-sentiment-en")

处理文本样本（以维基百科为例）：

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-classification", model=model, tokenizer=tokenizer)
pipe("Melcor REIT (TSX: MR.UN)今日宣布截至2022年9月30日的第三季度业绩。季度及年初至今收入保持稳定。由于运营支出时间安排及天然气/供暖和电力等公用事业成本上涨，季度净营业收入下降3%，至1161万美元")

[{'label': 'negative', 'score': 0.9399105906486511}]

模型性能

宏观平均F1分数

分项表现