ESG-BERT：可持续投资领域的文本挖掘利器
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/es/ESG-BERT 在金融领域的可持续投资（Environmental, Social, and Governance，简称ESG）中，文本挖掘成为评估企业社会责任与投资价值的重要工具。ESG-BERT是一个专为这一领域设计的预训练模型，它结合了BERT的强大能力，并针对可持续投资语料进行进一步的预训练，从而提供更精确的文本分析结果。
项目技术架构
ESG-BERT基于BERT基础模型并进行了专项优化。通过在大量与可持续投资相关的文本数据集上进行预训练，该模型可以更好地理解和处理与ESG相关的关键信息。模型以PyTorch实现，但可以转换成TensorFlow版本，适用于不同框架的开发需求。
核心模型加载
用户可以通过以下代码加载预训练模型到PyTorch环境中进行微调：
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(
'path/to/dir/containing/ESG-BERT',
num_labels = num, # 分类数目
output_attentions = False,
output_hidden_states = False
)
model.to(device)
快速部署指南
环境准备
首先需要安装必要的依赖包：
pip install torchserve torch-model-archiver
pip install torchvision
pip install transformers
模型服务配置
项目提供了完整的TorchServe部署方案，包括handler脚本和模型打包命令。handler脚本负责文本预处理、推理和后处理的全流程：
class TransformersClassifierHandler(BaseHandler, ABC):
"""
Transformers文本分类器处理类。该处理器接受文本（字符串）作为输入，
并基于序列化的transformers检查点返回分类文本。
"""
生产环境部署
使用以下命令将PyTorch模型转换为MAR格式：
torch-model-archiver --model-name "bert" --version 1.0 --serialized-file ./bert_model/pytorch_model.bin --extra-files "./bert_model/config.json,./bert_model/vocab.txt" --handler "./handler.py"
启动TorchServe服务：
torchserve --start --model-store model_store --models bert=bert.mar
应用场景
ESG-BERT可广泛应用于以下场景：
ESG评分预测
自动评估企业的环境、社会和治理表现，基于企业披露信息生成客观的ESG评分。
新闻情感分析
对与ESG相关的新闻报道进行情绪倾向分析，及时捕捉市场情绪变化。
风险评估与管理
监测政策变动对企业ESG评级的影响，分析系统性风险管理。
分类标签体系
模型支持26个细分的ESG分类标签，涵盖从商业道德到温室气体排放的各个方面：
- 商业伦理（Business Ethics）
- 数据安全（Data Security）
- 获取与可负担性（Access And Affordability）
- 商业模式韧性（Business Model Resilience）
- 竞争行为（Competitive Behavior）
- 关键事件风险管理（Critical Incident Risk Management）
技术优势
专业化预训练
基于BERT架构，针对ESG领域进行专项优化，模型理解力强，效果优于通用模型。
多框架兼容
支持PyTorch和TensorFlow两大主流框架，便于整合到现有系统中。
高效部署
提供基于TorchServe的完整模型服务示例，简化生产环境中的部署流程。
使用示例
项目提供了predict.txt示例文件，展示如何向模型发送文本进行分类：
In fiscal year 2019, we reduced our comprehensive carbon footprint for the fourth consecutive year—down 35 percent compared to 2015, when Apple’s carbon emissions peaked, even as net revenue increased by 11 percent over that same period.
通过curl命令调用模型API：
curl -X POST http://127.0.0.1:8080/predictions/bert -T predict.txt
项目特点
该项目由专业团队开发，具有以下显著特点：
- 领域专业性：专门针对可持续投资领域定制，理解力远超通用模型
- 部署灵活性：支持多种部署方式，适应不同生产环境需求
- 持续优化：基于用户反馈和实际应用场景不断改进模型性能
ESG-BERT为金融分析师、投资经理和研究人员提供了一个强大的工具，帮助他们从海量文本数据中提取有价值的ESG信息，从而做出更加明智和可持续的投资决策。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
