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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。

german-sentiment-bert - 基于BERT架构的德语情感分析模型
BERTGithubHuggingfacePython开源项目德语情感分类机器学习模型自然语言处理
该项目开发了一个基于BERT架构的德语情感分类模型。模型在184万个德语样本上训练,数据来源包括社交媒体和各类评论。提供Python包便于使用,支持情感预测和概率输出。在多个数据集上表现优异,最高F1分数达0.9967。可应用于对话系统等德语情感分析场景。
kobart-base-v2 - 基于BART的韩文特征提取模型
GithubHuggingfaceKoBART开源项目模型特征提取编码器解码器语言模型韩语
该项目利用BART模型的Text Infilling技术进行训练,生成了一种高效的韩文特征提取模型。KoBART-base利用超过40GB的多样化韩文数据进行训练,适用于特征提取任务。注意模型可能存在的偏见和局限性,避免在不当环境中使用。项目包含GitHub仓库和模型演示空间,便于用户深入了解和使用。
indonesian-roberta-base-sentiment-classifier - 印尼语RoBERTa情感分类器:高精度的开源NLP工具
GithubHuggingfaceRoBERTa印尼语情感分类开源项目情感分析模型深度学习自然语言处理
这是一个基于RoBERTa架构的印尼语情感分类器,在indonlu的SmSA数据集上微调而成。模型在评估集上展现出卓越性能,准确率达94.36%,F1值达92.42%。它支持多种深度学习框架,易于集成到各类情感分析应用中。作为开源项目,该模型为印尼语自然语言处理领域提供了一个高效可靠的工具,推动了相关研究和应用的发展。模型采用了124M参数的RoBERTa Base架构,在印尼语评论和评论数据上训练。它不仅在评估集上表现优异,在基准测试集上也达到了93.2%的准确率和91.02%的F1值。该项目提供了详细的使用说明和评估结果,方便研究者和开发者快速上手和复现实验。
twitter-roberta-base-emotion-multilabel-latest - 精确识别推文情绪的多标签分类模型
GithubHuggingfacetweetnlptwitter-roberta-base-emotion-multilabel-latest多标签分类开源项目情感分析机器学习模型
该项目微调了cardiffnlp/twitter-roberta-base-2022-154m模型,专注于SemEval 2018情感分析任务,显著增强推文的多标签情绪分类能力。模型在测试集上的F1 micro为0.7169,F1 macro为0.5464,是推文情感分析的理想选择。适用于tweetnlp和transformers中的文本分类任务,支持通过Python加载工具进行灵活使用,有助于社交媒体情感解析。
kpfbert - 面向韩语自然语言处理的BERT预训练模型
GithubHuggingfaceKpfBERT人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
KpfBERT是一个针对韩语自然语言处理的预训练BERT模型。该开源项目提供韩语文本处理的基础模型支持,通过韩语语料库训练,可用于文本分类、命名实体识别等韩语NLP任务。
beto-sentiment-analysis - 基于BETO的西班牙语情感分析开源模型
BETOGithubHuggingfacepysentimiento开源项目情感分析模型自然语言处理西班牙语
beto-sentiment-analysis是一个基于BETO预训练模型的西班牙语情感分析工具。该模型使用TASS 2020语料库训练,能够识别文本中的积极、消极和中性情感。作为开源项目,它主要面向非商业用途和学术研究。模型支持多种西班牙语方言,为自然语言处理领域提供了有力支持。使用时需注意遵守相关许可条款和引用要求。该模型在社交媒体文本分析、客户反馈评估等领域表现出色,能够有效处理西班牙语的语言特点和表达方式。
sentence-transformer-klue-temp - 韩语句子转换模型的ColBERTv2实现方案
ColBERTv2GithubHuggingface句子转换器开源项目文档检索模型模型训练自然语言处理
hunkim/sentence-transformer-klue模型的ColBERTv2优化实现,通过问题、相关文档和不相关文档的三元组进行训练,使用2-4个文档块进行分割学习和索引。模型在训练过程中采用随机抽取不相关文档的方式,可能导致每次训练的性能存在细微差异。主要应用于韩语自然语言处理中的句子相似度匹配任务。
phobert-base-vietnamese-sentiment - PhoBERT微调的越南语情感分析模型
GithubHuggingfacephobert开源项目情感分析文本分类机器学习模型越南语
该项目基于vinai/phobert-base模型微调,专门用于越南语情感分析。模型可将文本分为负面、正面或中性三类情感。使用30K电子商务评论数据集训练,适用于分析越南语句子的情感倾向。项目提供了简单的集成方法,方便在NLP应用中实现越南语情感分析功能。
roberta-large - 深入探索韩语RoBERTa大型语言模型
GithubHuggingfaceKLUERoBERTa模型开源项目机器学习模型自然语言处理韩国语
此开源项目展示了在韩语上预训练的RoBERTa大型语言模型,使用BertTokenizer加载,专为提升韩语自然语言处理任务而设计,是研究与应用的有力辅助工具。
japanese-sentiment-analysis - 基于chABSA数据集的日语情感分析模型,具有高准确率和F1分数
GithubHuggingfacejapanese-sentiment-analysis开源项目情感分析数据集模型模型训练高精度
此模型基于chABSA数据集构建,专为日语情感分析设计,具有极高的准确率和F1得分。使用transformers和Pytorch进行训练,可通过Python API进行访问和集成。
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