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Cemotion

高效中文情感分析和分词工具库

Cemotion是一个Python中文NLP库,主要用于情感分析和通用领域分词。该库采用BERT模型训练,可为中文文本提供情感倾向置信度。新增的Cegementor类使用BAStructBERT模型进行语义分词。Cemotion支持批量处理和多平台部署,可自动调用GPU加速。2.0版本在性能和准确度方面有所提升。

bpemb - 基于BPE技术的多语言预训练子词嵌入,用于自然语言处理
BPEmbByte-Pair EncodingGithub子词嵌入开源项目神经网络自然语言处理
BPEmb使用Byte-Pair Encoding (BPE)技术,为275种语言提供训练好的子词嵌入,训练数据来自Wikipedia。该项目为神经网络在自然语言处理任务中提供输入。用户可以通过pip安装BPEmb,并自动下载所需的嵌入和SentencePiece模型。BPEmb支持子词分段和预训练子词嵌入,适用于多种语言处理任务,具有多种词汇表大小选择,以满足不同应用需求。
m3e-base - 中英双语文本嵌入模型,支持多种自然语言处理任务
GithubHuggingfaceM3Esentence-transformers开源项目微调文本嵌入文本相似度模型
M3E是一个开源的文本嵌入模型,在2200万+中文句对数据集上训练。该模型支持中英双语的文本相似度计算和检索,适用于文本分类、检索等多种自然语言处理任务。M3E在MTEB-zh基准测试中表现优异,多项指标超越了OpenAI的同类模型。它易于使用和微调,完全兼容sentence-transformers生态系统。
rubert-tiny2-cedr-emotion-detection - 俄语情感识别的多标签分类模型
Adam优化器CEDR数据集GithubHuggingfaceRuBERT多标签分类开源项目情感分类模型
该模型基于cointegrated/rubert-tiny2进行微调,适用于俄语文本的多标签情感分类任务。模型在CEDR数据集上经过40个周期的训练,学习率为1e-5,批次大小为64。测试结果显示,模型在愉悦、悲伤、惊讶等情感识别上的表现优异,AUC平均值为0.8956,F1微平均值为0.9280,可用于多种俄语文本情感分析场景。
contextualized-topic-models - 多语言支持的上下文话题模型工具,适用于零样本学习
BERTCombinedTMContextualized Topic ModelsGithubSBERTZeroShotTM开源项目
提供先进的上下文字话题模型工具,支持BERT等预训练语言模型,适用于多语言和零样本学习。CTM包含CombinedTM和ZeroShotTM两大主要模型,能适应不同任务需求。通过结合上下文嵌入和词袋模型,CTM能够生成更具连贯性的主题。项目还提供Kitty子模块用于人机交互文档分类,并附有详细教程和文档,帮助用户快速上手,提升话题建模效果。
labse_bert - 多语言BERT句子嵌入模型及其应用
GithubHuggingfaceLABSE BERT句子嵌入多语言处理开源项目模型模型应用自然语言处理
LaBSE BERT是一种语言无关的句子嵌入模型,由Fangxiaoyu Feng等人开发并在TensorFlow Hub上提供。该模型能够将文本转换为高效的向量表示,适用于多语言文本处理。利用AutoTokenizer和AutoModel加载模型,并通过mean_pooling方法获取句子嵌入,以增强文本分析和信息检索等领域的性能。使用PyTorch实现编码和处理,多语言文本分析更加轻松。
codebert-python - 针对Python优化的CodeBERT模型用于代码生成评估
CodeBERTScoreGitHubGithubHuggingface代码生成评估开源项目机器学习模型模型自然语言处理
该项目是基于microsoft/codebert-base-mlm模型,经过100万步训练优化的Python代码分析工具。模型使用codeparrot/github-code-clean数据集,通过掩码语言建模任务进行训练。主要应用于CodeBERTScore项目,用于评估代码生成质量,同时也适用于其他代码分析和评估任务。这一模型为开发者和研究人员提供了强大的代码分析工具,有助于提高代码质量和开发效率。
TweetEmote - 智能Twitter助手 让推文更具表现力
AI工具AI生成内容TweetEmoteTwitter优化情感表达社交媒体工具
TweetEmote是一款智能Twitter助手,为用户提供多样化的情感和风格选择,用于创作富有表现力的推文、回复和文章线程。这款工具不仅能提升Twitter互动,还可用于生成博客标题和个人信息。目前已有超过1000名社交媒体影响者使用TweetEmote,帮助他们节省时间,创作出更吸引人的内容。
asent - 基于规则的多语言情感分析库
AsentGithubPython库SpaCy可视化开源项目情感分析
Asent是一个基于规则的Python情感分析库,使用SpaCy构建。该项目提供模块化规则集,支持自定义分析方法,如否定词识别。Asent集成可视化功能,便于解释模型预测结果。支持多语言文本极性分析,输出详细分析报告。Asent具有安装简便、使用灵活的特点,适用于各类文本情感分析任务。Asent受Vader启发,但采用更灵活的规则设计,实现更精细的情感分析。
uniem - 中文通用文本嵌入模型,支持多种微调与评测方案
GithubHuggingFaceM3EMTEB-zhuniem中文嵌入模型开源项目
项目旨在创建中文通用文本嵌入模型,提供训练、微调和评测代码,并在 HuggingFace 开源。更新亮点包括:FineTuner 支持多模型微调、推出中文版 MTEB 以及 M3E 系列模型在分类与检索任务中的表现。M3E 模型完全兼容 sentence-transformers,使用简易代码即可微调。项目推出 MTEB-zh 进行标准化评测,覆盖多个数据集和模型,结果已发布。
ColBERT - 基于BERT的快速大规模文本检索模型
BERTColBERTGithub信息检索向量相似度开源项目自然语言处理
ColBERT是一种基于BERT的检索模型,能在数十毫秒内实现大规模文本集合的高效搜索。该模型采用细粒度的上下文后期交互技术,将段落编码为令牌级嵌入矩阵,在保持检索质量的同时提高效率。ColBERT具备索引、检索和训练功能,适用于多种信息检索任务。模型提供预训练checkpoint和Python API,方便研究人员和开发者在实际项目中快速应用。
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