finbert

提供商ProsusAI
分类text-classification
许可证Apache-2.0
下载量334
星标0

简介

FinBERT 是一个专门针对金融领域微调的自然语言处理模型,基于 BERT 架构并使用了大规模金融语料库进行训练。与通用模型不同,它能精准识别金融文本中特有的语义倾向(例如“利率上升”在不同语境下的利好或利空),极大地解决了通用模型在处理专业财报、新闻时容易产生的误判。对于量化交易者或金融分析师来说,它是一个低门槛且高效的文本分类工具,可以直接集成到数据流水线中,将非结构化的金融资讯转化为可量化的情感指标。

核心亮点

  • 深耕金融领域,精准识别专业术语的情感倾向
  • 适用于财报分析、股市新闻情绪监测及量化预警
  • 基于 BERT 架构,兼容 Hugging Face 生态,上手快
  • Apache-2.0 开源协议,支持商业化部署与二次开发

使用方法

安装依赖
# 安装 Hugging Face transformers
pip install transformers torch
SDK 使用
# 使用 transformers 加载模型
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

model = AutoModel.from_pretrained("ProsusAI/finbert")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ProsusAI/finbert")

Hugging Face 下载

我们推荐使用命令行或者 Hugging Face Hub SDK 来进行模型的下载。

操作指引:在下载前,请先通过如下命令安装 huggingface_hub:

操作指引
pip install -U huggingface_hub

命令行下载

下载完整模型库

下载完整模型库
huggingface-cli download ProsusAI/finbert

下载单个文件到指定本地文件夹(以下载 config.json 到当前路径下 ./dir 目录为例)

下载单个文件到指定本地文件夹(以下载 config.json 到当前路径下 ./dir 目录为例)
huggingface-cli download ProsusAI/finbert config.json --local-dir ./dir

更多命令行下载选项,可参见官方文档

SDK 下载

SDK 下载
# 模型下载
from huggingface_hub import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('ProsusAI/finbert')

Git 下载

请确保 lfs 已经被正确安装

Git 下载
git lfs install
git clone https://huggingface.co/ProsusAI/finbert

如果您希望跳过 lfs 大文件下载,可以使用如下命令

跳过 LFS
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/ProsusAI/finbert

模型文件托管在 Hugging Face Hub,使用 HF CLI / SDK / Git 直接下载,不经过本站。

PyTorch / Transformers 使用

安装 Transformers

安装 Transformers
pip install -U transformers torch

模型加载和推理

模型加载和推理
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('ProsusAI/finbert')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('ProsusAI/finbert')

模型下载

我们推荐使用命令行或者 ModelScope SDK 来进行模型的下载。

操作指引:在下载前,请先通过如下命令安装 ModelScope:

操作指引
pip install modelscope

命令行下载

下载完整模型库

下载完整模型库
modelscope download --model ProsusAI/finbert

下载单个文件到指定本地文件夹(以下载 README.md 到当前路径下 dir 目录为例)

下载单个文件到指定本地文件夹(以下载 README.md 到当前路径下 dir 目录为例)
modelscope download --model ProsusAI/finbert README.md --local_dir ./dir

更多更丰富的命令行下载选项,可参见具体文档

SDK 下载

SDK 下载
# 模型下载
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('ProsusAI/finbert')

Git 下载

请确保 lfs 已经被正确安装

Git 下载
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/ProsusAI/finbert.git

如果您希望跳过 lfs 大文件下载,可以使用如下命令

跳过 LFS
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://www.modelscope.cn/ProsusAI/finbert.git

ModelScope 模型页直接下载模型文件;无需将模型文件放在本站服务器。

Notebook 快速开发

下载并安装 ModelScope library

下载并安装 ModelScope library
pip install "modelscope[audio,cv,nlp,multi-modal,science]" -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html

模型加载和推理

模型加载和推理
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

p = pipeline('text-generation', 'ProsusAI/finbert')

完整文档

来源: HuggingFace

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language: "en"
tags:

  • financial-sentiment-analysis

  • sentiment-analysis

widget:
  • text: "Stocks rallied and the British pound gained."

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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.