Jean-Baptiste/roberta-large-financial-news-sentiment-en
Jean-Baptiste
Clasificación de texto
Modelo afinado a partir de roberta-large para la clasificación de sentimientos de noticias financieras (énfasis en noticias canadienses). Este modelo fue entrenado en el conjunto de datos financial_news_sentiment_mixte_with_phrasebank_75. Esta es una versión personalizada del conjunto de datos phrasebank en la cual solo se mantuvieron las frases validadas por al menos el 75% de los anotadores. Además, se añadieron aproximadamente 2000 artículos validados manualmente sobre noticias financieras canadienses, por lo tanto, el modelo está más específicamente entrenado para noticias canadienses. El resultado final es un puntaje f1 de 93.25% en general y 83.6% en noticias canadienses.
Como usar
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Jean-Baptiste/roberta-large-financial-news-sentiment-en")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("Jean-Baptiste/roberta-large-financial-news-sentiment-en")
##### Procesar muestra de texto (de Wikipedia)
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("text-classification", model=model, tokenizer=tokenizer)
pipe("Melcor REIT (TSX: MR.UN) anunció hoy los resultados del tercer trimestre finalizado el 30 de septiembre de 2022. Los ingresos se mantuvieron estables en el trimestre y en el acumulado anual. El ingreso operativo neto disminuyó un 3% en el trimestre a $11.61 millones debido al momento de los gastos operativos y los costos inflados, incluidos los servicios públicos como gas/calefacción y electricidad")
[{'label': 'negative', 'score': 0.9399105906486511}]
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Soporte para Transformers
- Compatibilidad con PyTorch
- Compatibilidad con ONNX
- Compatibilidad con Safetensors
- Enfocado en noticias financieras
- Análisis de sentimientos
- Optimizado para noticias canadienses
Casos de uso
- Clasificación de sentimientos en noticias financieras
- Análisis de tendencias en el mercado de valores
- Monitoreo de la opinión pública en el sector financiero