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cryptobert

预训练NLP模型用于加密货币社交媒体情感分析

CryptoBERT是针对加密货币社交媒体的情感分析预训练NLP模型,基于vinai's bertweet-base模型在加密货币领域训练而成。它分析超过320万个相关帖子,并针对熊市、中性与牛市进行了情感微调,使用了200万条标记数据以实现高准确性。虽技术上可处理514个token序列,但建议使用128个token以内。此项目在比特币、以太坊等数字货币的情感分析中表现卓越。

distilroberta-finetuned-financial-news-sentiment-analysis - DistilRoBERTa模型实现高精度金融新闻情感分析
DistilRobertaGithubHuggingface开源项目机器学习模型自然语言处理金融情感分析金融新闻
这是一个基于distilroberta-base微调的金融新闻情感分析模型。它在金融短语库数据集上训练,达到98.23%的准确率。模型结构包含6层、768维和12个注意力头,共8200万参数,运行速度是RoBERTa-base的两倍。该模型能够有效分析金融新闻的情感倾向,为金融分析和决策提供参考。
bertweet-base-emotion-analysis - BerTweet英文情感分析模型集成EmoEvent语料库
BERTweetGithubHuggingface开源项目情感分析数据集机器学习模型自然语言处理
bertweet-base-emotion-analysis是一个基于BerTweet架构的英文情感分析开源模型,通过EmoEvent语料库训练而成。作为pysentimiento库的组成部分,该模型支持英文文本的情感识别与分析,主要应用于学术研究领域。该模型结合预训练语言模型技术,为自然语言处理研究提供了实用的情感分析工具。
KR-FinBert-SC - 金融情感语义分析的最新进展
GithubHuggingfaceKR-FinBert开源项目情感分析模型自然语言处理迁移学习金融领域
KR-FinBert-SC利用金融语料库进行预训练和微调,以提高NLP中的情感分析性能。该模型训练涉及韩国维基百科、新闻文章和法律文本等,扩展数据集超过12GB,并添加了经济新闻和证券分析报告以支持迁移学习。在50,000条标记数据中,该模型的情感分类准确率达到96.3%。
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。
BERTweet - 专为英语推文预训练的大规模语言模型,助力自然语言处理
BERTweetCOVID-19GithubRoBERTa开源项目英文推文语言模型
BERTweet是首个专为英语推文预训练的公共语言模型,基于RoBERTa预训练程序,使用850M条推文数据进行训练,包含普通推文和疫情相关推文。BERTweet提供多种预训练模型,能够无缝集成于transformers和fairseq框架,支持情感分析、命名实体识别等自然语言处理任务,为研究和应用提供有力支持。
twitter-roberta-base-sentiment-latest - RoBERTa基础的推特情感分析模型 支持英文社交媒体文本
GithubHuggingfaceRoBERTaTweetEvalTwitter开源项目情感分析模型自然语言处理
这是一个基于RoBERTa-base的推特情感分析模型,通过1.24亿条推文训练并针对情感分析任务微调。模型可将英文推文分类为积极、中性或消极,支持Transformers库集成。适用于社交媒体分析和舆情监测等场景,是TweetNLP项目的组成部分,体现了社交媒体自然语言处理的最新进展。
sentiment-roberta-large-english-3-classes - 基于RoBERTa的英文情感分析模型,精确分类社交媒体情感
GithubHuggingfaceRoBERTa准确率开源项目情感分析模型社交媒体
该模型使用RoBERTa进行三类情感分类(正面、中性、负面),特别适合社交媒体文本。通过5,304条社交媒体帖子进行微调,达到了86.1%的准确率。可通过transformers库轻松集成,提高文本分类的精准性和效率。
bert_turkish_sentiment - 微调TurkishBERTweet的高精度土耳其语情感分析模型
BERTGithubHuggingfaceTurkishBERTweet土耳其语开源项目情感分析模型自然语言处理
该模型基于VRLLab/TurkishBERTweet微调而来,专门用于土耳其语情感分析。在评估集上达到0.9972的高准确率,显示出强大的性能。模型采用Adam优化器,配合线性学习率调度器,经过3轮训练,每批次处理8个样本。虽然在土耳其语文本情感分析方面表现出色,但其具体应用场景和限制仍有待进一步研究。
AraBert-Arabic-Sentiment-Analysis - 基于AraBERT的阿拉伯语情感分析模型实现80%分类准确率
AraBERTGithubHuggingface开源项目情感分析机器学习模型自然语言处理阿拉伯语情感分析
基于AraBERT预训练模型微调的阿拉伯语情感分析模型,在评估数据集上实现了80.03%的准确率和65.43%的宏F1分数。模型采用Adam优化器和线性学习率调度器,使用16的训练批次大小,经过2轮训练得到。基于Transformers框架开发,专注于阿拉伯语文本的情感分类任务。
bert-base-multilingual-uncased-sentiment - BERT多语言产品评论情感预测模型
GithubHuggingfacebert-base-multilingual-uncased产品评论准确率多语言模型开源项目情感分析模型
bert-base-multilingual-uncased-sentiment是一个基于BERT的多语言情感分析模型,支持英、荷、德、法、西、意六种语言的产品评论分析。模型通过1至5星评级预测评论情感,在大规模多语言产品评论数据集上训练。测试结果显示,模型在各语言上均达到较高的准确率,特别是在'差一星'的宽松评估标准下,准确率普遍超过93%。该模型可直接应用于目标语言的产品评论情感分析,也可作为相关任务的预训练模型进行进一步微调。
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