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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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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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