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基于情感驱动的金融收益预测:一种贝叶斯增强的 FinBERT 方法
通过从推特中提取的情感信息,使用 FinBERT 大型语言模型的研究表明通过关联分析筛选特征集并采用贝叶斯优化的递归特征消除实现了超过 70% 的 F1 分数,从而在回测交易中获得了更高的累积利润。
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4 months ago
学习语义文本相似度来排列金融术语的上位词
本文提出一种使用 FinBERT 和 FIBO 等金融文本语料库进行训练的系统,可提取和排名给定金融术语的超义词,通过使用负样本和基于 FIBO 的层次结构增强了训练集的新方法,并通过与现有系统的性能基准进行比较,证实它的表现更佳且可扩展。
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a year ago
IJCAI
用术语扩展和 FinBERT 微调对金融术语的上下位词和同义词排序
本文介绍了解决金融领域中上下位词和同义词匹配问题的系统,使用了各种基于 transformer 的预训练嵌入方法,并从不同数据源对所提供的数据集进行增强,其中表现最佳的模型结合了 FinBERT 和数据增强的方法,最终准确率达到 0.917
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3 years ago
FinBERT:使用预训练语言模型进行金融情感分析
本文提出了一种名为 FinBERT 的基于 BERT 预训练语言模型,用于在金融领域处理自然语言处理任务,实验结果表明它在当前两个金融情感分析数据集上的表现优于现有的机器学习方法。
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5 years ago
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