Instructions to use ahmetsellm/finans-modelim with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use ahmetsellm/finans-modelim with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-classification", model="ahmetsellm/finans-modelim")# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ahmetsellm/finans-modelim") model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("ahmetsellm/finans-modelim", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Model Description Bu model finansal haberleri analiz ederek metnin olumlu, olumsuz veya nötr olduğunu bulur. DistilBERT modeli fine-tune edilmiştir.
Veri Seti: zeroshot/twitter-financial-news-sentiment Kullanım Senaryoları: Finansal haber analizi, borsa duyarlılık ölçümü ve sosyal medya takibi. Sınırlılıklar: Sadece İngilizce finansal metinlerde çalışır. Günlük dilde başarısı düşüktür. Yatırım tavsiyesi değildir.
Usage
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="ahmetsellm/finans-modelim")
classifier("NVIDIA announces record breaking revenue for the third quarter.")
- Downloads last month
- 3
Model tree for ahmetsellm/finans-modelim
Base model
distilbert/distilbert-base-uncased