基于roberta-base-zeroshot-v2.0-c微调的零样本分类模型，采用SmartShot方法和合成数据提升性能

基于bert-base-chinese微调的中文金融情感分析模型，专门用于分析师报告的情感分类

KF-DeBERTa是由KakaoBank与FNGuid联合发布的金融领域专用语言模型，基于DeBERTa-v2架构构建，在通用和金融领域下游任务中均表现优异。

DISC-FinLLM是基于百川-13B-Chat开发的金融领域大模型，提供金融咨询、文本分析、计算和知识检索问答服务。

基于ProsusAI/finbert微调的金融新闻情感分析模型，用于预测新闻情感倾向（买入/中性/卖出）

基于klue/roberta-small微调的韩语金融领域命名实体识别模型，在金融文本中识别特定实体

BERTopic是一个灵活且模块化的话题建模框架，能够从大型数据集中生成易于解释的话题。

该模型是基于klue/roberta-base模型，使用kor_nli数据集中的mnli和xnli进行微调，专门用于韩语零样本分类任务。

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。

用于FOMC鹰派-鸽派-中性分类任务的微调RoBERTa模型

该模型的具体信息不可用，请参考相关文档获取详情

基于BERTweet基础模型微调，用于检测社交媒体文本中的语言不确定性（对冲）。

一个多功能的大语言模型，能够处理各种自然语言任务

基于EstBERT微调的命名实体识别模型，用于识别爱沙尼亚语文本中的地点、机构和人名三类实体。

一个多功能的大语言模型，能够处理各种自然语言处理任务

FReE是一个基于DistilBERT的模型，专门针对金融关系类型检测与分类任务进行微调。

SEC-BERT是面向金融领域的BERT模型系列，基于美国证券交易委员会(SEC)的10-K年报文件训练，支持金融自然语言处理研究和金融科技应用。

FinBERT 是一个专门针对金融领域优化的 BERT 模型，用于处理金融文本相关的自然语言处理任务。

这是一个多功能的大语言模型，能够处理各种自然语言任务

一个基于Transformer架构的多功能语言模型，支持文本生成、问答和代码补全等任务

这是一个基于AutoNLP训练的多类别分类模型，专门用于银行交易分类任务。