peyterho/financial-roberta-large-macro-sentiment
peyterho/financial-roberta-large-macro-sentiment : classification de texte, licence Apache License 2.0, 1,3 Gio de poids, 355 millions de paramètres. Mémoire
La source ne fournit pas de description structurée dans les métadonnées consultées.
Fiche factuelle
- Propriétaire déclaré
- peyterho
- Tâche déclarée
- Classification de texte
text-classification - Langues déclarées
- Anglais
- Licence déclarée
- Apache License 2.0
- Qualification de licence
- Licence ouverte permissive
- Usage commercial
- Possible d’après la licence déclarée, à confirmer dans son texte (vérification du texte intégral requise)
- Accès public direct
- Oui, d’après l’API
- Format SafeTensors
- Déclaré
- Bibliothèque
- transformers
- Paramètres
- 355 millions de paramètres
- Taille des poids connue
- 1,3 Gio
- Fichiers référencés
- 8
- Jeux de données déclarés
- nickmuchi/financial-classification, zeroshot/twitter-financial-news-sentiment, FinanceInc/auditor_sentiment, pauri32/fiqa-2018, climatebert/climate_sentiment
- Résultats d’évaluation structurés
- 7 (comparables seulement à protocole identique)
- Documentation structurée
- Présente
- Dernière mise à jour
- 2026-04-26T10:41:02.000Z
- Téléchargements
- 9929 (indicateur de popularité uniquement)
- Appréciations
- 0 (indicateur de popularité uniquement)
- Source
- Hugging Face Hub
- Dépôt de code explicitement lié
- Non renseigné
- Publication explicitement liée
- Consulter la publication
- Interrogé le
- 2026-10-08T21:44:03.873982+00:00
Évaluations déclarées
Ces valeurs sont reproduites depuis les métadonnées de la fiche. Ne comparez deux résultats que si la tâche, le jeu de données, sa version et le protocole sont identiques.
| Métrique | Valeur déclarée | Tâche | Jeu d’évaluation |
|---|---|---|---|
| Accuracy | 0,913 | Sentiment Analysis | Combined Financial Sentiment (5 datasets) |
| F1 (macro) | 0,9023 | Sentiment Analysis | Combined Financial Sentiment (5 datasets) |
| F1 (weighted) | 0,9137 | Sentiment Analysis | Combined Financial Sentiment (5 datasets) |
| Accuracy | 0,9414 | Sentiment Analysis (OOD) | Jean-Baptiste/financial_news_sentiment_mixte_with_phrasebank_75 |
| F1 (macro) | 0,9357 | Sentiment Analysis (OOD) | Jean-Baptiste/financial_news_sentiment_mixte_with_phrasebank_75 |
| Accuracy | 0,7211 | Sentiment Analysis (OOD) | ic-fspml/stock_news_sentiment |
| F1 (macro) | 0,7265 | Sentiment Analysis (OOD) | ic-fspml/stock_news_sentiment |
Fichiers déclarés par la source
| Nom | Format | Précision détectée | Taille |
|---|---|---|---|
| .gitattributes | autre | inconnue | 1,5 Kio |
| README.md | autre | inconnue | 18,0 Kio |
| config.json | autre | inconnue | 939 octets |
| eval_results.json | autre | inconnue | 272 octets |
| model.safetensors | safetensors | inconnue | 1,3 Gio |
| tokenizer.json | autre | inconnue | 3,4 Mio |
| tokenizer_config.json | autre | inconnue | 607 octets |
| training_args.bin | bin | inconnue | 5,2 Kio |