/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
152 млн
Архитектура
bert · dense
Базовая модель
indonesia-bert-sentiment-classification
Библиотека
transformers
Опубликована
6 окт 2025

finbert-indonesia-finansial

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная на финансовых текстах индонезийская BERT-модель для классификации текста.

105скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 окт 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

finbert-indonesia-finansial — модель классификации текста на основе BERT, дообученная EgoWidiarto от mdhugol/indonesia-bert-sentiment-classification. Она предназначена для классификации финансовых текстов на индонезийском языке; название указывает на финансовую специализацию, однако README не уточняет набор меток и состав обучающих данных. Модель содержит 151,6 млн параметров, принимает текст и имеет контекстное окно до 512 токенов.

В README указана точность 0,8083 и значение функции потерь 1,2178 на оценочном наборе, но его состав и методика оценки не описаны. Модель опубликована в формате safetensors для библиотеки Transformers. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • классификация финансовых новостей на индонезийском языке
  • анализ тональности финансовых сообщений на индонезийском языке
  • сортировка индонезийских финансовых текстов по классам

Ограничения

README не сообщает, какие классы предсказывает модель, и не описывает обучающие и оценочные данные; приведённая точность без сведений о наборе и методике оценки ограниченно информативна. Лицензия в доступных данных не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

finbert-indonesia-finansial

This model is a fine-tuned version of mdhugol/indonesia-bert-sentiment-classification on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.2178
  • Accuracy: 0.8083

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 10

Training results

Training LossEpochStepValidation LossAccuracy
No log1.0830.48040.7745
No log2.01660.48610.7929
No log3.02490.65590.7991
No log4.03320.99760.7791
No log5.04151.06420.8021
No log6.04981.15420.8006
0.25587.05811.14140.8083
0.25588.06641.17940.8113
0.25589.07471.21840.8052
0.255810.08301.21780.8083

Framework versions

  • Transformers 4.56.2
  • Pytorch 2.8.0+cu126
  • Datasets 4.0.0
  • Tokenizers 0.22.1

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertForSequenceClassification
Ревизия весов
e9cc5ac

0 моделей