ProsusAI/finbert
ProsusAI
Clasificación de texto
FinBERT es un modelo NLP preentrenado para analizar el sentimiento de texto financiero. Está construido mediante el entrenamiento adicional del modelo de lenguaje BERT en el dominio financiero, utilizando un gran corpus financiero y ajustándolo para la clasificación de sentimientos financieros. Financial PhraseBank por Malo et al. (2014) se utiliza para el ajuste fino. Para más detalles, consulte el artículo FinBERT: Financial Sentiment Analysis with Pre-trained Language Models y nuestra publicación relacionada en Medium. El modelo proporcionará salidas softmax para tres etiquetas: positivo, negativo o neutral.
Como usar
Ejemplo de uso del modelo:
from transformers import pipeline
classifier = pipeline('sentiment-analysis', model='ProsusAI/finbert')
example = 'Stocks rallied and the British pound gained.'
result = classifier(example)
print(result)
El ejemplo anterior analiza el sentimiento de una oración dada y produce resultados con etiquetas positivas, negativas o neutrales.
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Transformadores
- PyTorch
- TensorFlow
- JAX
- BERT
- Análisis de sentimiento financiero
Casos de uso
- Análisis del sentimiento en textos financieros
- Detección de polaridad en noticias financieras
- Evaluación de reacciones del mercado
- Soporte para decisiones de inversión