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Catégorie : LLM

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NLP Financier : utiliser l’embedding pour nettoyer le périmètre avant d’entraîner un transformer

Série Market-RSS-Sentiment — Épisode 3 Dans l’épisode 2, j’avais noté 1 281 couples (article, entreprise) à l’aide de LLM et annoté 101 articles à la main. Il me restait à entraîner un modèle transformer local — gratuit, instantané, qui n’aurait plus besoin d’appeler la moindre API pour noter un article. Ce billet raconte la suite de cette
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Construire sa Vérité Terrain : Quel LLM Local pour Noter l’Actualité Boursière ?

Série Market-RSS-Sentiment — Épisode 2 Dans l’épisode 1, nous avons réglé le problème des coréférences journalistiques en générant un dictionnaire d’alias par LLM. Aujourd’hui, nous attaquons une étape charnière de tout projet NLP : la constitution d’une vérité terrain (ground truth). L’objectif : noter le sentiment boursier de chaque article, et trouver une alternative locale, gratuite,
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  • Par - ManuData
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NLP Financier : Résoudre le piège des coréférences journalistiques avec l’aide d’un LLM.

Si vous avez déjà tenté de construire un pipeline d’analyse de sentiment sur des flux d’actualités financières, vous vous êtes probablement heurté à un mur invisible. Sur le papier, l’architecture semble évidente : on ingère un flux RSS, on détecte le nom de l’entreprise cible, on isole la phrase, et on passe le tout dans
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