FinancialBERT 情感分析 - 优化版本

简介

本仓库包含 FinancialBERT 情感分析模型（由 Ahmed Rachid Hazourli 开发）的优化版本。该优化使用 Hugging Face 的 Optimum 库与 ONNX 进行，在不影响准确性的前提下提升模型性能。

评估指标

模型使用 nickmuchi/financial-classification 数据集的测试集进行测试。

1. 准确性：

   • 优化后模型的准确性保持不变。
   • 使用了 GPU。

2. 总耗时（秒）：

   • 原始模型：0.963719900988508 秒
   • 优化模型：0.9446640316205533 秒
   • 分析：总执行时间减少 1.98%。

3. 每秒处理样本数：

   • 原始模型：525.0488232950104 样本/秒
   • 优化模型：563.1211005289072 样本/秒
   • 分析：处理效率提升 6.77%。

4. 延迟（秒）：

   • 原始模型：0.0019045847845622686 秒
   • 优化模型：0.0017758169584850536 秒
   • 分析：延迟改善 6.76%。

结论

优化后的 FinancialBERT 模型在保持相同准确性的同时，展现了更优的性能指标。延迟和处理总时间的降低使其成为金融领域情感分析应用的绝佳选择。