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用于情感分析的 FinancialBERT - 优化版本

简介

本仓库包含 由 Ahmed Rachid Hazourli 开发的用于情感分析的 FinancialBERT 模型 的优化版本。该优化使用 Hugging Face 的 Optimum 库和 ONNX 进行，在不影响准确性的情况下提升模型性能。

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。

  2. 总耗时（秒）：

    • 原始模型：74.01 秒
    • 优化模型：64.65 秒
    • 分析：总执行时间减少 12.66%。

  3. 每秒处理样本数：

    • 原始模型：6.84 样本/秒
    • 优化模型：7.83 样本/秒
    • 分析：处理效率提升。

  4. 延迟（秒）：

    • 原始模型：0.1463 秒
    • 优化模型：0.1278 秒
    • 分析：延迟改善 12.66%。

结论

优化后的 FinancialBERT 模型在保持相同准确性水平的同时，展现了更优异的性能指标。延迟和总处理时间的减少使其成为金融领域情感分析应用的绝佳选择。

mirla/ONNX-otimizado-financialBERT-Sentiment-Analysis

作者 mirla

optimum
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创建时间: 2024-08-13 00:02:36+00:00

更新时间: 2024-08-13 00:06:12+00:00

在 Hugging Face 上查看

文件 (8)

.gitattributes
README.md
config.json
model_optimized.onnx ONNX
special_tokens_map.json
tokenizer.json
tokenizer_config.json
vocab.txt