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Financial-RoBERTa: 一款强大的金融文本情感分析模型

Financial-RoBERTa是一个专门为分析金融文本情感而设计的预训练自然语言处理模型。这个模型能够处理各种金融相关文本，包括财务报表、收益公告、财报电话会议记录、企业社会责任（CSR）报告、环境、社会和治理（ESG）新闻以及金融新闻等。

模型特点

Financial-RoBERTa基于RoBERTa Large语言模型进行了进一步的训练和微调。它使用了一个大型语料库，该语料库由10-K表、10-Q表、8-K表、财报电话会议记录、CSR报告、ESG新闻和金融新闻文本组成。这种特殊的训练使得该模型在处理金融领域的文本时具有exceptional的性能。

模型输出

该模型的输出采用softmax形式，针对三个标签给出概率分布：正面（Positive）、负面（Negative）和中性（Neutral）。这种三分类的设计使得模型能够更精确地捕捉金融文本中的情感倾向。

使用方法

使用Financial-RoBERTa进行情感分析非常简单。最便捷的方法是利用Hugging Face的情感分析pipeline，只需几行代码即可完成。例如：

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."))