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koelectra-base-v3-generalized-sentiment-analysis

基于ELECTRA的韩语情感分析模型实现商品评论智能分类

这是一个基于ELECTRA的韩语情感分析模型,专门用于分析商品评论的情感倾向。模型采用Transformers库实现,可轻松集成到各种应用中。它能准确识别正面和负面评论,并提供置信度分数。该模型提供简单易用的API,方便开发人员快速部署情感分析功能,有助于企业更深入地理解客户反馈。

bertweet-base-sentiment-analysis - 英文推文情感分析模型 BERTweet-Sentiment
BERTweetGithubHuggingface开源项目情感分析推特数据机器学习模型模型自然语言处理
bertweet-base-sentiment-analysis是一个基于SemEval 2017语料库训练的英文情感分析模型。它利用BERTweet作为基础,能够识别文本中的积极、消极和中性情感。作为pysentimiento库的组成部分,该开源项目主要面向非商业用途和科研领域,为自然语言处理研究提供了实用的情感分析工具。
sentiment-analysis - 多种中文情感分析方法及实现途径
GithubSentiment Analysis开源项目情感分析文本分类深度学习自然语言处理
该页面介绍了中文情感分析的三种类型:基于情感词典、传统机器学习和深度学习的方法,并展示了四种实现方式:词典法、Bayes法、ALBERT与TextCNN结合及其emoji扩展。适合自然语言处理和文本分类爱好者深入了解情感分析的实现手段。
roberta-base - 基于大规模韩语数据集的RoBERTa预训练语言模型
GithubHuggingfaceKLUERoBERTa开源项目机器学习模型自然语言处理韩语模型
RoBERTa-base是KLUE(Korean Language Understanding Evaluation)项目开发的韩语预训练模型,基于BertTokenizer分词器构建,支持transformers库直接调用。作为韩语语言理解评估框架的基础模型,主要应用于韩语自然语言处理任务和相关研究工作。
twitter-xlm-roberta-base-sentiment-multilingual - XLM-RoBERTa模型在多语言推特情感分析中的应用
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTasentiment analysistweetnlp多语言开源项目文本分类模型
本项目是基于cardiffnlp/twitter-xlm-roberta-base模型针对多语言推特情感分析进行的微调。模型在cardiffnlp/tweet_sentiment_multilingual数据集上训练,通过tweetnlp库实现。测试结果显示,模型在F1分数和准确率方面均达到约69%的性能。研究人员和开发者可使用简单的Python代码调用此模型,为多语言社交媒体内容分析提供了实用的解决方案。
ko-sroberta-multitask - 韩语句子嵌入模型用于语义搜索和聚类任务
GithubHuggingfaceSBERTko-sroberta-multitasksentence-transformers开源项目模型语义相似度韩语嵌入
ko-sroberta-multitask是一个韩语句子嵌入模型,基于sentence-transformers框架开发。该模型将句子和段落映射到768维向量空间,适用于聚类和语义搜索任务。经过KorSTS和KorNLI数据集的多任务学习,模型在KorSTS评估集上表现出色。支持sentence-transformers和HuggingFace Transformers两种使用方式,为韩语自然语言处理提供了有力支持。
SaBERT-Spanish-Sentiment-Analysis - 基于BERT的西班牙语情感分析分类器
GithubHuggingfaceSpanish Sentiment Analysistweet开源项目情感分析模型西班牙语
SaBERT-Spanish-Sentiment-Analysis是一个由布宜诺斯艾利斯大学学生开发的BERT模型,专注于西班牙语情感分析。使用微调的dccuchile/bert-base-spanish-wwm-uncased模型,并在11,500条西班牙语推文数据集上训练,准确率达到86.47%。用户可以使用pip安装依赖并加载模型,通过内置函数进行情感预测。项目遵循Apache 2.0开源许可证,提供详细的使用指南。
electra-large-generator - 基于判别器架构的高效预训练语言模型
ELECTRAGithubHuggingface开源项目文本编码模型神经网络自监督学习语言预训练
ELECTRA是一种自监督语言表示学习方法,采用判别器替代传统生成器架构进行预训练。该模型可在单GPU环境运行,通过区分真实和生成的输入标记进行训练。在SQuAD 2.0等基准测试中取得了显著成果,支持分类、问答和序列标注等下游任务的微调。
electra-small-generator - 电教工具ELECTRA:文本编码新方法
ELECTRAGithubHuggingfacetransformer开源项目模型神经网络语言表示预训练
ELECTRA是一种自监督语言表示学习方法,用于优化Transformer网络的预训练。该模型在小规模下可用单GPU运行,并在大规模数据集如SQuAD 2.0上实现了优异表现。ELECTRA的训练方式借鉴了GAN中的判别器,通过区分真实与虚假输入令牌来学习。项目库提供了ELECTRA的预训练及下游任务精调代码,适用于分类、问答和序列标注等任务。
KoSimCSE-roberta - 基于RoBERTa架构的韩语句子相似度预训练模型
GithubHuggingfaceKoSimCSERoBERTa开源项目模型语义相似度韩语句嵌入预训练模型
KoSimCSE-roberta是一个韩语句子向量嵌入预训练模型,基于RoBERTa架构和多任务学习方法构建。在语义文本相似度测试中,模型取得85.77%的评分。模型提供完整的预训练权重和推理环境,可用于计算韩语句子间的语义相似度,支持文本匹配等自然语言处理任务。
polyglot-ko-3.8b - 韩国大规模自回归语言模型的技术突破
EleutherAIGithubHuggingfacePolyglot-KoRoPE位置编码开源项目模型自动回归模型韩国语言模型
Polyglot-Ko-3.8B是一个由EleutherAI开发的韩国大型自回归语言模型,具有3.8B参数和32个Transformer层,采用Rotary位置编码。模型在超过863GB的韩语数据集上训练,但不对公众开放,并在训练中屏蔽了个人信息,以防止生成个人识别数据。Polyglot-Ko-3.8B在COPA和HellaSwag任务中表现优异。此模型可在GPT-NeoX框架中使用,适合多种语言处理任务,但建议在使用时对潜在敏感内容进行人类审核。
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