FinTwitBERT-sentiment
StephanAkkerman
Clasificación de texto
FinTwitBERT-sentiment es un modelo ajustado para clasificar el sentimiento de los tweets financieros. Utiliza FinTwitBERT como modelo base, el cual ha sido preentrenado con 10 millones de tweets financieros. Este enfoque asegura que FinTwitBERT-sentiment ha visto suficientes tweets financieros, los cuales tienen una naturaleza informal en comparación con otros textos financieros, como los titulares de noticias. Por lo tanto, este modelo funciona excelente en textos financieros informales, vistos en las redes sociales.
Como usar
Usando la biblioteca transformers de HuggingFace, el modelo y los tokenizadores pueden convertirse en una pipeline para la clasificación de texto.
from transformers import pipeline
# Crear una pipeline de análisis de sentimiento
pipe = pipeline(
"sentiment-analysis",
model="StephanAkkerman/FinTwitBERT-sentiment",
)
# Obtener el sentimiento predicho
print(pipe("Nice 9% pre market move for $para, pump my calls Uncle Buffett 🤑"))
Funcionalidades
- Clasificación de sentimiento de tweets financieros
- Basado en el modelo FinTwitBERT
- Entrenado con 10 millones de tweets financieros
- Excelente desempeño en textos financieros informales
Casos de uso
- Clasificación de tweets financieros
- Análisis de sentimiento de textos financieros en redes sociales