KorFinASC-XLM-RoBERTa
amphora
Clasificación de texto
XLM-RoBERTa-Large preentrenado, transferido al dominio financiero en el idioma coreano. Consulte el artículo para más detalles.
Como usar
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("amphora/KorFinASC-XLM-RoBERTa")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("amphora/KorFinASC-XLM-RoBERTa")
input_str = "장 전체가 폭락한 가운데 삼성전자만 상승세를 이어갔다. 삼성전자"
input = tokenizer(input_str, return_tensors='pt')
output = model.generate(**input, max_length=20)
Funcionalidades
- Compatibilidad con Transformadores
- Compatibilidad con PyTorch
- Análisis de sentimiento financiero
- Clasificación de texto
- Compatibilidad con AutoTrain
- Compatibilidad con Endpoints
Casos de uso
- Clasificación de sentimiento a nivel de entidad en finanzas
- Análisis de sentimiento financiero
- Clasificación de texto en contexto financiero