/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
distilbert · dense
Базовая модель
distiluse-base-multilingual-cased-v1
Библиотека
transformers
Опубликована
12 июл 2023

finance-sentiment-zh-fast

Классификация текстаТекст → label3 профессии

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

76скачиваний за 30 дней8лайковвеса 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 ZH (fast) — модель компании bards.ai для классификации тональности китайских финансовых новостей. Она дообучена на основе sentence-transformers/distiluse-base-multilingual-cased-v1 на китайском переводе набора Financial PhraseBank за 10 эпох и относит текст к одному из трёх классов: положительному, отрицательному или нейтральному. Архитектура — DistilBERT для классификации последовательностей; модель принимает текст с контекстом до 512 токенов и выдаёт метку тональности.

В README указаны macro F1 0,953, precision 0,959 и recall 0,949 на проведённой авторами оценке. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • определение тональности китайских финансовых новостей
  • отслеживание позитивных и негативных сигналов в финансовых публикациях
  • разметка новостных текстов на положительные, отрицательные и нейтральные
  • анализ настроений в китайских финансовых текстах

Ограничения

Модель обучена на китайском переводе Financial PhraseBank, поэтому её качество на других типах финансовых текстов или вне китайского языка не подтверждено. Приведённые метрики относятся к оценке авторов на указанном наборе данных.

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 ZH (fast)

Finance Sentiment ZH (fast) is a distiluse-based model for analyzing sentiment of Chinese 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-zh-fast")
nlp("净销售额增长30%,达到3600万欧元。")
[{'label': 'positive', 'score': 0.9996095299720764}]

Performance

MetricValue
f1 macro0.953
precision macro0.959
recall macro0.949
accuracy0.961
samples per second264.6

(The performance was evaluated on RTX 3090 gpu)

Changelog

  • 2023-07-12: Initial release

License

This model is released under the Apache License 2.0, inherited from the base model sentence-transformers/distiluse-base-multilingual-cased-v1 (Apache 2.0).

Attribution: distiluse-base-multilingual-cased-v1 — Sentence-Transformers (UKP Lab); Finance Sentiment ZH (fast) — 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
DistilBertForSequenceClassification
Ревизия весов
4cf6d7f

0 моделей