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FinBERT is a pre-trained NLP model to analyze sentiment of financial text. It is built by further training the BERT language model in the finance domain, using a large financial corpus and thereby fine-tuning it for financial sentiment classification. Financial PhraseBank by Malo et al. (2014) is used for fine-tuning. For more details, please see the paper FinBERT: Financial Sentiment Analysis with Pre-trained Language Models and our related blog post on Medium.
The model will give softmax outputs for three labels: positive, negative or neutral.


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Please contact Dogu Araci dogu.araci[at]prosus[dot]com and Zulkuf Genc zulkuf.genc[at]prosus[dot]com about any FinBERT related issues and questions.


FinBERT in Use (New!)
We are delighted to hear the use of FinBERT at many other organisations. Please, let us know your use-case if you have FinBERT deployed and we add you to this list:

  • Prosus
  • Huggingface
  • Moodys Analytics
  • ING

API Implementations

  • Multilingual Rapid API

數(shù)據(jù)評估

ProsusAI/finbert瀏覽人數(shù)已經(jīng)達到747,如你需要查詢該站的相關權重信息,可以點擊"5118數(shù)據(jù)""愛站數(shù)據(jù)""Chinaz數(shù)據(jù)"進入;以目前的網(wǎng)站數(shù)據(jù)參考,建議大家請以愛站數(shù)據(jù)為準,更多網(wǎng)站價值評估因素如:ProsusAI/finbert的訪問速度、搜索引擎收錄以及索引量、用戶體驗等;當然要評估一個站的價值,最主要還是需要根據(jù)您自身的需求以及需要,一些確切的數(shù)據(jù)則需要找ProsusAI/finbert的站長進行洽談提供。如該站的IP、PV、跳出率等!

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