Financial-RoBERTa

Financial-RoBERTa 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，包括：

• 财务报表
• 盈利公告
• 盈利电话会议记录
• 企业社会责任（CSR）报告
• 环境、社会和治理（ESG）新闻
• 金融新闻
• 等等

Financial-RoBERTa 是通过进一步训练和微调 RoBERTa Large 语言模型，使用从10K、10Q、8K、盈利电话会议记录、CSR报告、ESG新闻和金融新闻文本创建的大型语料库而构建的。

该模型将对三个标签进行 softmax 输出：积极，消极或中性。

如何执行情感分析：

使用该模型进行单个预测的最简单方式是使用Hugging Face的情感分析 pipeline，只需要几行代码，如下例所示：

  
from transformers import pipeline
sentiment_analysis = pipeline("sentiment-analysis",model="soleimanian/financial-roberta-large-sentiment")
print(sentiment_analysis("In fiscal 2021, we generated a net yield of approximately 4.19% on our investments, compared to approximately 5.10% in fiscal 2020."))
  

我通过 Google Colab 提供了一个示例脚本。您可以将您的数据加载到Google Drive上，并在Colab上免费运行该脚本。

引用和联系信息：

当您使用该模型时，请引用 this paper 。如有任何问题或反馈，请随时通过mohammad.soleimanian@concordia.ca联系。