FinBERT 开源项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

FinBERT 是一个基于 BERT 的预训练模型，专门为金融通信文本设计。项目目录结构如下：

FinBERT/
│
├── FinBERT-demo.ipynb         # FinBERT 模型应用示例笔记本
├── finetune.ipynb             # FinBERT 模型微调示例笔记本
├── requirements.txt           # 项目依赖的 Python 包列表
├── LICENSE                    # 项目使用的 Apache-2.0 许可证文件
└── README.md                  # 项目说明文件

• FinBERT-demo.ipynb：包含如何使用预训练的 FinBERT 模型进行金融自然语言处理任务的示例代码。
• finetune.ipynb：展示如何对 FinBERT 模型进行微调以适应特定任务的示例代码。
• requirements.txt：列出项目运行所需的所有 Python 包。
• LICENSE：项目遵循的 Apache-2.0 许可证。
• README.md：项目的详细说明文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的主要启动文件是 FinBERT-demo.ipynb 和 finetune.ipynb Jupyter 笔记本文件。这些文件包含了运行 FinBERT 模型的示例代码。

运行 FinBERT-demo.ipynb

这个笔记本文件展示了如何加载预训练的 FinBERT 模型并对其输入文本进行情感分析。

启动步骤如下：

1. 确保已经安装了 Jupyter Notebook 和项目所需的依赖（通过 requirements.txt 文件安装）。
2. 在命令行中运行 jupyter notebook 命令启动 Jupyter Notebook 服务。
3. 在浏览器中打开 FinBERT-demo.ipynb 文件，按照笔记本中的代码执行。

运行 finetune.ipynb

这个笔记本文件展示了如何对 FinBERT 模型进行微调。

启动步骤如下：

1. 确保已经安装了 Jupyter Notebook 和项目所需的依赖（通过 requirements.txt 文件安装）。
2. 在命令行中运行 jupyter notebook 命令启动 Jupyter Notebook 服务。
3. 在浏览器中打开 finetune.ipynb 文件，按照笔记本中的代码执行。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过 requirements.txt 文件进行，该文件列出了运行项目所需的所有 Python 包。

transformers==4.6.0
torch==1.8.1
tqdm==4.59.0
numpy==1.20.3

确保在运行项目之前安装了所有列出的依赖项。可以使用以下命令安装：

pip install -r requirements.txt

以上就是 FinBERT 开源项目的使用教程，希望能够帮助您顺利地使用和探索 FinBERT 模型。