Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 136 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: bert · dense
Опубликована: 2 мар 2022

Ссылки

Hugging Face

FinBertPTBR

turing-usp

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Модель BERT для классификации тональности финансовых текстов на бразильском португальском языке.

36скачиваний за 30 дней19лайковвеса обновлены4 апр 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

FinBertPTBR — модель на базе BERT, разработанная Vinicius Carmo, Julia Pocciotti, Luísa Heise и Lucas Leme для анализа финансовых текстов на бразильском португальском языке. Авторы продолжили обучение BERTimbau на крупном финансовом корпусе и настроили модель для классификации тональности.

Модель предназначена для определения тональности финансовых новостей и других текстов, связанных с финансовой тематикой. Это плотная архитектура BERT с классификационной головой, примерно 136,1 млн параметров и контекстом до 512 токенов. Доступна в формате PyTorch.

Карточка помечает модель как устаревшую и сообщает о наличии более новой версии. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

Определение тональности финансовых новостей Бразилии
Классификация тональности финансовых публикаций на португальском языке
Анализ отношения к компаниям и рынкам в финансовых текстах

Ограничения

Модель помечена авторами как устаревшая; в карточке указано, что доступна более новая версия. Контекст ограничен 512 токенами.

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 723модели III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели III.1Корпоративные функцииСтратегия, продукт и бизнес-моделиAI помогает принимать продуктовые и стратегические решения на основе свидетельств, а не только интуиции.19 задач2 459моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

FinBertPTBR : Financial Bert PT BR (Depreciated model)

Info Newer version available on https://huggingface.co/lucas-leme/FinBERT-PT-BR

FinBertPTBR is a pre-trained NLP model to analyze sentiment of Brazilian Portuguese financial texts. It is built by further training the BERTimbau language model in the finance domain, using a large financial corpus and thereby fine-tuning it for financial sentiment classification.

Usage

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
  
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("turing-usp/FinBertPTBR")
model = AutoModel.from_pretrained("turing-usp/FinBertPTBR")

Authors

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: fb10ee8