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Financial-RoBERTa

Financial-RoBERTa 是一个预训练的 NLP 模型，用于分析金融文本的情感倾向，包括：

• 财务报表，
• 盈利公告，
• 财报电话会议记录，
• 企业社会责任（CSR）报告，
• 环境、社会和治理（ESG）新闻，
• 财经新闻，
• 等。

Financial-RoBERTa 是通过对 RoBERTa Large 语言模型进一步训练和微调而构建的，使用的语料库来自 10-K、10-Q、8-K 文件、财报电话会议记录、CSR 报告、ESG 新闻和财经新闻文本。

该模型将为三个标签提供 softmax 输出：积极、消极 或 中性。

如何进行情感分析：

使用该模型进行单次预测的最简单方法是 Hugging Face 的情感分析流水线，仅需几行代码，如下例所示：

  
    
from transformers import pipeline  
sentiment_analysis = pipeline("sentiment-analysis",model="soleimanian/financial-roberta-large-sentiment")  
print(sentiment_analysis("2021财年，我们的投资净收益率约为4.19%，而2020财年约为5.10%。"))  
    

我通过 Google Colab 提供了一个示例脚本。您可以将数据加载到 Google Drive 并在 Colab 上免费运行该脚本。

引用与联系：

使用本模型时，请引用 这篇论文。如有任何问题或反馈，欢迎联系 mohammad.soleimanian@concordia.ca。