/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
137 млн
Лицензия
CC BY 4.0
Архитектура
bert · dense
Базовая модель
bert-base-spanish-wwm-cased
Библиотека
transformers
Опубликована
18 сен 2023

finance-sentiment-es-base

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Модель классифицирует тональность испанских финансовых новостей как положительную, отрицательную или нейтральную.

272скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены25 мая 2026

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

Finance Sentiment ES (base) — модель bards.ai для определения тональности испаноязычных финансовых новостей. Она основана на BERT-модели BETO dccuchile/bert-base-spanish-wwm-cased и дообучена на испанском переводе датасета Financial PhraseBank. Модель относит текст к одному из трёх классов: положительный, отрицательный или нейтральный.

Модель предназначена для классификации новостей и других финансовых текстов на испанском языке. В карточке указаны macro F1 0,973, macro precision 0,974 и macro recall 0,972; параметры оценки описаны для тестирования на RTX 3090. Это BERT-классификатор объёмом 137,1 млн параметров с контекстом до 512 токенов, доступный в форматах PyTorch и Safetensors и совместимый с Transformers. Лицензия — Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).

Сценарии применения

  • определение тональности финансовых новостей на испанском языке
  • разметка испанских финансовых текстов на положительные, отрицательные и нейтральные
  • анализ тональности новостного потока для мониторинга финансовых рынков

Ограничения

Модель обучена на переводной версии Financial PhraseBank, поэтому качество на других жанрах финансовых текстов и реальных испанских данных может отличаться. Максимальная длина входа — 512 токенов.

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

Finance Sentiment ES (base)

Finance Sentiment ES (base) is a model based on bert-base-spanish-wwm-cased for analyzing sentiment of Spanish financial news. It was trained on the translated version of Financial PhraseBank by Malo et al. (2014) for 10 epochs on single RTX3090 gpu.

The model will give you a three labels: positive, negative and neutral.

How to use

You can use this model directly with a pipeline for sentiment-analysis:

from transformers import pipeline

nlp = pipeline("sentiment-analysis", model="bardsai/finance-sentiment-es-base")
nlp("Las ventas netas aumentaron un 30%, hasta 36 millones de euros.")
[{'label': 'positive', 'score': 0.9987998807375955}]

Performance

MetricValue
f1 macro0.973
precision macro0.974
recall macro0.972
accuracy0.978
samples per second135.1

(The performance was evaluated on RTX 3090 gpu)

Changelog

  • 2023-09-18: Initial release

License

This model is released under the Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) license, inherited from the base model dccuchile/bert-base-spanish-wwm-cased (BETO, CC BY 4.0).

Commercial use caveat (from the BETO authors): "The license CC BY 4.0 best describes our intentions for our work. However we are not sure that all the datasets used to train BETO have licenses compatible with CC BY 4.0 (specially for commercial use). Please use at your own discretion and verify that the licenses of the original text resources match your needs." This caveat is passed through to this derivative model.

Attribution: BETO (bert-base-spanish-wwm-cased) — Cañete et al., Universidad de Chile; Finance Sentiment ES (base) — bards.ai.

About bards.ai

At bards.ai, we focus on providing machine learning expertise and skills to our partners, particularly in the areas of nlp, machine vision and time series analysis. Our team is located in Wroclaw, Poland. Please visit our website for more information: bards.ai

Let us know if you use our model :). Also, if you need any help, feel free to contact us at info@bards.ai

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
bf6d6ed

0 моделей