--- license: mit language: - ru pipeline_tag: text-classification tags: - sentiment-analysis - multi-class-classification - financial - telegram - rubert - sentiment - bert - tiny - russian - multiclass - classification widget: - text: >- Сбер зафиксировал рост прибыли на 40% в декабре. Если банк сохранит эту динамику, то бумаги могут легко превзойти текущий таргет — 12%. Это довольно консервативный таргет, который бумаги могут легко превзойти, если Сбер покажет прибыль выше уровня 2021 года. В этом году Сбер может возобновить дивиденды, что может дать дополнительный импульс бумагам банка. example_title: Positive - text: >- Сегодня в еженедельной рубрике «Газпромбанк.Мнение» рассказываем о ситуации в алмазодобывающий отрасли и об акциях Алросы. Как инвесторам реагировать на мощное восстановление спроса на рынке алмазов за последний год и остался ли потенциал для роста акций у российской ювелирной компании? example_title: Neutral - text: >- На фоне санкций и дефицита госбюджета РФ компания Северсталь может потерять доступ к европейским рынкам. Причина — избыток сырья, из-за чего цены реализации могли снизиться, а также риск повышения налоговой нагрузки на фоне дефицита госбюджета РФ — все это создает неопределенность относительно результатов в 2023 году. example_title: Negative --- This is [seara/rubert-tiny2-russian-sentiment](https://huggingface.co/seara/rubert-tiny2-russian-sentiment) model fine-tuned for __sentiment classification__ of short __Russian__ financial posts from Telegram channels. --- The task is a __multi-class classification__ with the following labels: ```yaml 0: neutral 1: positive 2: negative ``` ## Usage ```python from transformers import pipeline model = pipeline(model="mxlcw/rubert-tiny2-russian-economic-sentiment") model("""На фоне санкций и дефицита госбюджета РФ компания Северсталь может потерять доступ к европейским рынкам. Причина — избыток сырья, из-за чего цены реализации могли снизиться, а также риск повышения налоговой нагрузки на фоне дефицита госбюджета РФ — все это создает неопределенность относительно результатов в 2023 году.""") #[{'label': 'negative', 'score': 0.9207897186279297}] ``` ## Dataset This model was trained on the following dataset: - Telegram Financial Sentiment (ru) An overview of the training data can be found [here](https://www.kaggle.com/datasets/mikezz11/telegram-financial-sentiment-ru).