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FinBERT-QA:使用预训练的 BERT 语言模型进行金融领域问答
共62个文件
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2021-05-29
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FinBERT-QA:使用 BERT 回答金融问题 FinBERT-QA 是一个问答系统,用于从数据集的任务 2 中检索有金融段落。 请参阅获取更多信息。 该系统使用来自信息检索和自然语言处理的技术,首先使用 Lucene 工具包检索每个查询的前 50 个候选答案,然后使用预训练的模型的变新排列候选答案。 FinBERT-QA 从 Huggingface 的库构建并应用 Transfer and Adapt [ ] 方法,首先将预训练的 BERT 模型转移并微调到一般 QA 任务,然后使用 FiQA 数据集将该模型适应金融领域。 转移步骤在的数据集上使用微调的 BERT 模型 ,它从 TensorFlow 转换为 PyTorch 模型。 在三个排名评估指标(nDCG、MRR、Precision)上结果平均提高了约 20%。 Overview of the QA pipeline:
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FinBERT-QA-master.zip (62个子文件)
FinBERT-QA-master
Dockerfile 876B
.gitignore 95B
README.md 15KB
retriever
lucene-index-fiqa
_0_Lucene80_0.dvd 281KB
_0.tvx 10KB
_0.nvm 103B
write.lock 0B
_0.fdt 29.81MB
segments_1 137B
_0_Lucene50_0.tim 1.32MB
_0.tvd 21.4MB
_0.nvd 56KB
_0_Lucene50_0.tip 26KB
_0_Lucene50_0.doc 5.32MB
_0.fdx 8KB
_0_Lucene50_0.pos 6.23MB
_0_Lucene80_0.dvm 251B
_0.si 563B
_0.fnm 334B
answer_collection.tsv 42.65MB
collection_json
docs.json 44.3MB
indexer.sh 275B
test_answers.csv 1.01MB
src
predict.py 1KB
process_data.py 5KB
finbert_qa.py 38KB
train_models.py 4KB
generate_data.py 9KB
evaluate.py 6KB
evaluate_models.py 3KB
utils.py 8KB
qa_lstm.py 16KB
img
QA_pipeline.png 79KB
requirements.txt 182B
notebooks
Retriever_Analysis.ipynb 5KB
Process_Data.ipynb 29KB
data
raw
FiQA_train_question_final.tsv 593KB
FiQA_train_doc_final.tsv 44.02MB
FiQA_train_question_doc_final.tsv 287KB
id_to_text
qid_to_text.pickle 441KB
docid_to_text.pickle 42.73MB
empty_docs.pickle 194B
qa_lstm_tokenizer
word2count.pickle 1.05MB
word2index.pickle 1.17MB
qid_to_tokenized_text.pickle 578KB
docid_to_tokenized_text.pickle 55.8MB
rank
bert-pointwise_rank.pickle 142KB
finbert-task_rank.pickle 142KB
finbert-domain_rank.pickle 142KB
qa-lstm_rank.pickle 142KB
finbert-qa_rank.pickle 142KB
bert-pairwise_rank.pickle 142KB
data_pickle
train_set_50.pickle 1.44MB
test_set_50.pickle 87KB
valid_set_50.pickle 164KB
labels.pickle 465KB
sample_test_set.pickle 1KB
test_set.pickle 7KB
sample
valid_sample.pickle 3KB
test_label_sample.pickle 143B
test_sample.pickle 3KB
train_sample.pickle 26KB
共 62 条
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资源评论
- yxldr2023-07-29这份文件对于金融领域的问答提供了有价值的预训练模型,对于金融从业者来说非常实用。
- 73232023-07-29该文件提供了使用预训练的 BERT 语言模型在金融领域进行问答的方法,对于学术研究和实际应用具有一定的参考价值。
- 白羊的羊2023-07-29该文件简洁明了地介绍了使用预训练的 BERT 语言模型进行金融领域问答的步骤和方法,非常适合金融技术爱好者了解和学习。
- 黄浦江畔的夏先生2023-07-29这份文件提供了一个很好的起点,帮助读者了解如何利用预训练的 BERT 模型在金融领域进行问答任务,内容实用而详细。
- 天眼妹2023-07-29通过使用 FinBERT-QA,这份文件展示了如何在金融领域通过预训练模型来解决问题,这对于金融行业的自动问答有着积极的影响。
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