FinBERT是一个预训练的自然语言处理模型，用于分析金融文本的情感。它是通过将BERT语言模型在金融领域进行进一步训练，并使用大规模的金融语料库进行微调，从而用于金融情感分类。其中，Malo等人（2014年）使用 Financial PhraseBank 进行微调。有关更多详细信息，请参阅 FinBERT: Financial Sentiment Analysis with Pre-trained Language Models 论文以及我们在Medium上相关的 blog post 。

该模型将对三个标签进行softmax输出：正面、负面或中性。

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有关任何与FinBERT相关的问题和疑问，请联系Dogu Araci（dogu.araci[at]prosus[dot]com）和Zulkuf Genc（zulkuf.genc[at]prosus[dot]com）。