使用预训练的BERT进行金融领域问答

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1. 项目简介

本项目旨在开发并优化一个基于预训练BERT模型的问答系统，专注于金融领域的应用。随着金融市场信息复杂性和规模的增加，传统的信息检索方法难以高效应对用户的精确问答需求。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型的出现，通过深度上下文理解，展示了强大的自然语言处理能力。本项目的核心目标是在金融领域建立一个智能问答系统，能够高效、准确地解答用户的具体问题。我们利用FinBERT，一个专门针对金融文本预训练的BERT模型，作为基础，通过在金融领域的特定数据上微调模型，进一步提高其对该领域问答任务的精度和适用性。该项目的应用场景包括金融咨询服务、市场分析报告解读和用户常见问题自动解答等，目标是提升用户体验并降低信息查询时间。在项目中