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FinBERT：金融领域的BERT模型——加州大学伯克利分校MIDS W266课程的期末项目

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简介：
FinBERT是针对金融领域优化的预训练语言模型，由加州大学伯克利分校MIDS W266课程的学生在期末项目中开发完成。 FinBERT：针对财务NLP任务的SEC文件进行了预训练。由Vinicio DeSola、Kevin Hanna 和 Pri Nonis开发。 1. FinBERT-Prime_128MSL-500K+512MSL-10K 与 BERT 比较 技术目标：比较财务句子的语言模型 (LM) 预测准确性，分析类比财务关系。 2. FinBERT-Prime_128MSL-500K 和 FinBERT-Pre2K_128MSL-500K 的比较 技术目标：基于来自 2019 年财经新闻的 Mask LM 预测准确性，评估类比财务关系的发展变化。通过对比 1999年和2019年的风险与气候相关性来衡量理解转变。 3. FinBERT-Prime_1

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  • FinBERT：金融领域的BERT模型——加州大学伯克利分校MIDS W266课程的期末项目
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    FinBERT是针对金融领域优化的预训练语言模型，由加州大学伯克利分校MIDS W266课程的学生在期末项目中开发完成。 FinBERT：针对财务NLP任务的SEC文件进行了预训练。由Vinicio DeSola、Kevin Hanna 和 Pri Nonis开发。 1. FinBERT-Prime_128MSL-500K+512MSL-10K 与 BERT 比较 技术目标：比较财务句子的语言模型 (LM) 预测准确性，分析类比财务关系。 2. FinBERT-Prime_128MSL-500K 和 FinBERT-Pre2K_128MSL-500K 的比较 技术目标：基于来自 2019 年财经新闻的 Mask LM 预测准确性，评估类比财务关系的发展变化。通过对比 1999年和2019年的风险与气候相关性来衡量理解转变。 3. FinBERT-Prime_1
     
  • 加州伯克利大学的操作系统讲义
    优质
    本讲义由加州伯克利大学精心编制，涵盖了操作系统的核心概念与技术，包括进程管理、内存分配及文件系统等，旨在为学生提供深入理解现代操作系统架构和机制的基础。 加州伯克利大学操作系统内部绝密讲义，信不信由你。
     
  • FinBERT-QA：运用预训练BERT模型于金融问答系统
    优质
    FinBERT-QA是一款创新性地利用了预训练的BERT模型来优化金融领域的问答系统的工具。它通过深度学习技术提升金融信息检索与咨询服务的质量和效率，为用户提供准确、专业的答案。 FinBERT-QA 是一个问答系统，用于从数据集的任务 2 中检索包含金融内容的段落。该系统结合了信息检索与自然语言处理技术，首先利用 Lucene 工具包来为每个查询获取前 50 名候选答案，然后应用预训练模型对这些候选进行排序。FinBERT-QA 借助 Huggingface 库中的 Transfer and Adapt 方法构建而成：先将预先训练的 BERT 模型迁移到通用问答任务上，并使用 FiQA 数据集进一步微调以适应金融领域的需求。在迁移步骤中，该模型基于特定数据集进行调整，并从 TensorFlow 转换为 PyTorch 格式。通过三个排名评估指标（nDCG、MRR 和 Precision），结果平均提升了约 20%。 问答流程概述如下：
     
  • 伯克利大学Computer Vision课程的整理课件
    优质
    这份文档是基于美国加州伯克利大学计算机视觉课程的教学材料汇总而成，内容详实全面，适合对计算机视觉领域感兴趣的学者和学生深入学习研究。 这段文字主要介绍计算机视觉的相关理论知识，并结合了近期流行的深度学习技术，适合初学者阅读。
     
  • 《适用于金融领域的Python》课件
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    本课程提供深入浅出的指导，帮助学生掌握使用Python进行数据分析、量化交易及风险管理等金融领域应用的核心技能。 北京大学软件与微电子学院的《面向金融的Python》课程课件涵盖了Python基础以及量化投资的大作业。
     
  • Berkeley-PacMan：伯克利的PacMan AI项目
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    Berkeley-PacMan是加州大学伯克利分校开发的人工智能项目，专注于通过经典游戏《吃豆人》训练机器学习算法。该项目旨在教授学生强化学习和搜索算法等概念。 伯克利-吃豆人伯克利的AI PacMan项目是一个由加州大学伯克利分校开发的研究项目，旨在利用人工智能技术来解决经典游戏《吃豆人》中的挑战。该项目不仅为学生提供了一个实践机器学习算法的机会，还促进了对强化学习和搜索算法等领域的深入研究。
     
  • 金融领域中大数据的应用.ppt
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    本演示文稿探讨了大数据技术在金融行业的应用现状与前景，涵盖风险管理、投资决策、客户分析等多个方面。 大数据在金融领域的应用这一主题的PPT主要探讨了如何利用大数据技术提高金融服务效率、风险管理能力以及客户体验等方面的内容。通过分析海量数据，金融机构可以更准确地评估信用风险，识别市场趋势，并为客户提供个性化服务。此外，大数据的应用还帮助银行和保险公司优化运营流程，减少欺诈行为的发生，从而增强业务的竞争力和稳定性。
     
  • 金融领域中大数据的典型应用案例分析-57页
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    本报告深入剖析了金融行业中大数据技术的应用实例，涵盖风险管理、客户画像构建及精准营销等领域，旨在揭示数据驱动对现代金融服务模式的影响与变革。共57页。 为了推动大数据技术在金融领域的创新与安全应用，中国支付清算协会在其金融科技专业委员会的基础上成立了金融大数据应用研究组。该研究组依托金融科技专委会开展相关研究、验证及推广交流活动，并充分发挥行业协会贴近市场以及科研机构的优势，深入探讨金融大数据的应用理论和实践问题。 自成立以来，在组长单位——中国信息通信研究院云计算与大数据研究所的带领下，成员单位的大力支持下，研究组积极进行市场调研并努力搭建行业内外的交流平台。同时他们还致力于探索制定行业的标准规范，并在多个方面取得了显著成效。 其中一项重要活动是向成员机构征集金融大数据创新应用案例，并围绕重点课题展开深入研究。从2017年11月启动至今，该工作得到了广泛响应和支持，共收集到40多份有效案例提交材料。经过专家评审团的严格筛选后，最终评选出24个“金融大数据创新应用优秀成果奖”。 在此基础上，获奖项目的内容被整合并结合课题研究成果编写成《大数据在金融领域的典型应用研究》白皮书，并正式对外发布。通过这些努力和成就，旨在促进业内交流与学习借鉴优秀经验，推动金融领域的大数据技术更加高效的应用与发展。
     
  • Persona_chatbot: W266终期项目-源码
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    Persona_chatbot: W266终期项目-源码是W266课程结束时开发的一款基于Persona的聊天机器人项目的完整代码库，集成了复杂对话管理和个性化回复功能。 persona_chatbot W266的最终项目型号类型是基准线baseline_named。三头资料大小为10和100。 要训练模型，请运行以下命令： > pip install -r requirements.txt > cd model_[MODEL TYPE] > python train_[MODEL TYPE]_[DATA SIZE].py [--args] 要测试预训练的模型，在同一目录中运行以下命令： > python train_[MODEL TYPE]_[DATA SIZE].py --model_checkpoint [CHECKPOINT FOLDER] --test --n_epochs 0 [--args] 与预先训练的模型进行交互，请在同一目录下执行以下命令： > python interact_[MODEL TYPE][--args]