/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
136 млн
Архитектура
bert · dense
Базовая модель
biobert-v1.1
Опубликована
1 ноя 2023

Ссылки

Hugging Face

bioBERT-finetuned-financial-phrasebank

daniel-gordon
Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная на Financial PhraseBank модель BioBERT для классификации тональности и финансовых фраз.

22скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены1 ноя 2023

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

daniel-gordon/bioBERT-finetuned-financial-phrasebank — модель классификации текста, созданная дообучением BioBERT v1.1 на наборе данных Financial PhraseBank. Она предназначена для определения тональности и классификации финансовых фраз, например анализа настроений в новостях и сообщениях о компаниях. Модель основана на архитектуре BERT, содержит 135,5 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов.

Для оценки на тестовом наборе указаны F1 0,8775 и loss 0,5118. Базовая модель ориентирована на английские биомедицинские тексты, поэтому качество на финансовых текстах и других языках следует проверять на целевых данных. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • определение тональности финансовых новостей
  • классификация фраз о компаниях и рынках
  • анализ настроений в финансовых сообщениях

Ограничения

Показатель F1 0,8775 относится к оценочному набору Financial PhraseBank и не гарантирует такое же качество на других финансовых текстах. Базовая модель ориентирована на биомедицинские тексты; оценка поддержки других языков не приведена.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
IV.2Отраслевые задачиБанки, платежи и инвестицииAI помогает управлять финансовым риском, платежами, инвестиционным анализом и обслуживанием клиентов.37 задач1 723моделиII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

bioBERT-finetuned-financial-phrasebank

This model is a fine-tuned version of dmis-lab/biobert-v1.1 on the financial_phrasebank dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.5118
  • F1: 0.8775

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: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 1

Training results

Training LossEpochStepValidation LossF1
No log1.02380.51180.8775

Framework versions

  • Transformers 4.34.1
  • Pytorch 2.1.0+cu118
  • Datasets 2.14.6
  • Tokenizers 0.14.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertForSequenceClassification
Ревизия весов
61ad483

0 моделей

    Создать бенчмарк