Deberta V3 Base Finetuned Finance Text Classification
模型简介
该模型针对金融文本进行优化,能够准确识别财经新闻中的看涨、看跌和中性情绪,适用于股票市场情绪分析等金融场景
模型特点
金融领域优化
专门针对金融文本进行微调,能准确理解金融术语和市场情绪表达
高准确率
在评估集上达到89.13%的准确率,F1分数为89.12%
多源数据训练
结合金融短语库、Kaggle自标注数据集和nickmuchi金融分类数据集进行训练
精细情绪分类
不仅能识别基本情绪(正面/负面/中性),还能识别如'温和看跌'等更细致的情绪
模型能力
金融文本情感分析
市场情绪识别
财经新闻分类
股票市场情绪预测
使用案例
金融分析
财经新闻情绪分析
分析财经新闻中的市场情绪,帮助投资者了解市场动向
能准确识别看涨、看跌和中性情绪
投资决策支持
通过分析大量财经新闻,为投资决策提供情绪指标参考
市场风险预警
监测市场情绪变化,及时发现潜在风险信号
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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
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L
scb10x
3,269
16
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Transformers 英语

C
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2,691
6
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问答系统 中文
R
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98
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