robust-swedish-sentiment-multiclass

瑞典多标签情感分类器促进文本分析

Github 情感分类器 Megatron-BERT-large-165K 模型开源项目 KBLab 瑞典语 Huggingface 多标签

该项目提供了一种经过精细调整的多标签情感分类器，基于Megatron-BERT-large-165K模型开发，对75K瑞典文本进行训练。此模型支持多种语言环境的文本分析任务，详情请参考KBLab博客。

Huggingface

论文

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BERTGithubHuggingface多标签分类开源项目情感分析情感分类数据集模型

BERT-Emotions-Classifier是一个专注于多标签情感分类的BERT模型，基于sem_eval_2018_task_1数据集训练，能够识别愤怒、恐惧、喜悦等多种情感。适用于社交媒体和客户评论中的情感分析以及基于情感的内容推荐。尽管存在情感类别和输入长度的限制，但该模型在情感分析中表现优异，需注意可能的偏差问题。

robust-sentiment-analysis - 使用distilBERT的情感分析模型，实现对社交媒体和客户反馈的精确分析

GithubHuggingfacedistilBERT合成数据客户反馈开源项目情感分析模型社交媒体分析

模型基于distilBERT结构并利用合成数据训练，可精确解析社交媒体、客户反馈和产品评价的情感变化。适用于品牌监测、市场研究和客户服务优化，支持五个情感分类，准确率达95%。帮助企业有效识别用户情绪动向。

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。

twitter-xlm-roberta-base-sentiment-finetunned - XLM-RoBERTa微调的多语言Twitter情感分析模型

GithubHuggingfaceXLM-Roberta多语言模型开源项目情感分类文本分类模型模型微调

该模型是Citizen Lab团队基于XLM-RoBERTa架构微调的多语言Twitter情感分类器。支持英语、荷兰语、法语等10种语言，可准确识别文本的正面、负面和中性情感。模型在F1分数和准确率方面表现出色，使用简单，适用于多种社交媒体情感分析场景。

twitter-xlm-roberta-base-sentiment - 基于XLM-roBERTa的多语言推特情感分析模型

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这是一个基于XLM-roBERTa的多语言推特情感分析模型，经过约1.98亿条推文预训练，并针对8种语言的情感分析任务进行了微调。该模型可以轻松集成到NLP管道中，适用于多语言社交媒体文本的情感分类，支持阿拉伯语、英语、法语、德语、印地语、意大利语、西班牙语和葡萄牙语。

bert-base-swedish-cased - 瑞典国家图书馆发布的BERT预训练语言模型用于提升瑞典语文本处理

GithubHuggingfaceHuggingface TransformersSwedish BERT命名实体识别开源项目模型瑞典文献预训练语言模型

瑞典国家图书馆推出的预训练BERT和ALBERT语言模型，适用于瑞典语文本处理。bert-base-swedish-cased采用标准参数优化，适合各种文本源；bert-base-swedish-cased-ner专注于命名实体识别；albert-base-swedish-cased-alpha为尝试版ALBERT模型。全部模型支持大小写区分与整体词遮盖功能，并提供PyTorch版本供下载。

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

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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-base-swedish-cased-ner - BERT基础的瑞典语命名实体识别模型

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bert-base-swedish-cased-ner是瑞典国家图书馆开发的瑞典语命名实体识别模型。该模型基于BERT架构，使用大规模瑞典语语料库训练，并在SUC 3.0数据集上微调。它可识别人名、地点、组织等实体类型，支持瑞典语自然语言处理任务。研究人员可通过Hugging Face Transformers库调用此模型进行命名实体识别。

sentiment_analysis_model - BERT模型的情感分析应用

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该情感分析模型基于BERT，在大规模英语语料的自监督训练基础上，具备双向语句理解能力，经过精细调优，专注于文本分类任务，该项目微调BERT模型以进行情感分析，可用于自动提取文本中的情感特征。

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