CryptoBERT
kk08
Clasificación de texto
Este modelo es una versión ajustada de ProsusAI/finbert en el conjunto de datos Custom Crypto Market Sentiment. Es un modelo NLP preentrenado para analizar el sentimiento del texto financiero. CryptoBERT ajusta esto entrenando el modelo como una tarea downstream en datos de sentimiento de criptomonedas personalizados para predecir si el texto dado relacionado con el mercado de criptomonedas es positivo (LABEL_1) o negativo (LABEL_0).
Como usar
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
from transformers import pipeline
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("kk08/CryptoBERT")
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("kk08/CryptoBERT")
classifier = pipeline("sentiment-analysis", model=model, tokenizer=tokenizer)
text = "Bitcoin (BTC) touches $29k, Ethereum (ETH) Set To Explode, RenQ Finance (RENQ) Crosses Massive Milestone"
result = classifier(text)
print(result)
[{'label': 'LABEL_1', 'score': 0.9678454399108887}]
Funcionalidades
- Modelo ajustado de ProsusAI/finbert
- Análisis de sentimiento del mercado de criptomonedas
- Predecir si el texto es positivo o negativo
- Resultados de evaluación con una pérdida de 0.3823
Casos de uso
- Análisis de sentimiento en textos relacionados con criptomonedas
- Clasificación de textos en sentimientos positivos o negativos en el mercado de criptomonedas