Project Icon

robust-swedish-sentiment-multiclass

瑞典多标签情感分类器促进文本分析

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。

twitter-roberta-base-sentiment - RoBERTa模型实现Twitter推文情感分析
GithubHuggingfaceTweetEvalTwitterroBERTa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Twitter情感分析模型,通过5800万条推文训练和TweetEval基准微调而成。模型可将英文推文分类为负面、中性和正面三种情感。项目提供了包含文本预处理、模型加载和情感预测的使用示例。此外,还有一个基于更多最新推文训练的改进版本,可提供更精确的情感分析。该开源项目为自然语言处理研究者和开发者提供了实用的Twitter情感分析工具。
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。
rubert-base-cased-sentiment - RuBERT模型实现俄语文本三分类情感分析
BERT模型DeepPavlovGithubHuggingface俄语文本开源项目情感分析模型自然语言处理
该项目基于DeepPavlov的RuBERT模型,通过35万多条多源俄语文本进行微调,实现了中性、积极和消极三分类的情感分析功能。模型支持transformers库调用,便于集成应用。训练语料涵盖社交媒体、产品评论等多个领域,提高了模型的通用性。
norbert2_sentiment_test1 - 挪威评论情感分析:基于Norwegian Review Corpus的精确模型
GithubHuggingfacesentiment analysis开源项目情感分析挪威语模型模型训练评价指标
该模型旨在分析挪威语评论情感,利用Norwegian Review Corpus和情感数据集训练。由Simen Aabol和Marcus Dragsten开发,基于norbert2模型进行了微调。模型能够分析挪威语句子的情感,准确率达83.57%。
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。
sentiment_analysis_generic_dataset - BERT微调模型实现精准文本情感分析
BERTGithubHuggingface开源项目情感分析文本分类模型自然语言处理预训练模型
该项目基于BERT预训练模型,专门针对情感分析任务进行微调。模型使用bert-base-uncased作为基础,通过掩码语言建模和下一句预测技术进行预训练,具备理解双向语境的能力。这种预训练方法使模型能为情感分析等下游任务提供有效特征。值得注意的是,此微调版本仅适用于情感分析,不推荐用于其他任务的进一步调整。
51-languages-classifier - 多语言文本分类模型可精准识别51种语言
GithubHuggingfaceMASSIVEXLM-Roberta分类多语言开源项目模型语言识别
该项目开发了一个基于XLM-Roberta的51语言分类器,能够精确区分51种不同语言的文本。模型使用MASSIVE数据集进行训练,该数据集包含超过100万条多语言话语样本。在评估中,模型在大多数语言上的F1分数均超过0.98,展现出优异的性能。研究人员和开发者可通过Hugging Face Transformers库轻松集成和使用这一多语言分类模型。
distilbert-base-multilingual-cased-sentiments-student - 基于DistilBERT的多语言情感分析模型
DistilBERTGithubHuggingface多语言模型开源项目情感分析文本分类模型零样本蒸馏
这是一个基于DistilBERT的多语言情感分析模型,通过零样本分类管道在多语言情感数据集上进行蒸馏。模型支持英语、阿拉伯语、德语等多种语言,可用于情感分类任务。采用零样本蒸馏技术,在保持较高准确率的同时,有效降低了模型规模。该模型为多语言情感分析提供了一个高效且灵活的解决方案。
Erlangshen-Roberta-330M-Sentiment - 基于RoBERTa的高性能中文情感分析模型
GithubHuggingfaceRoBERTa中文模型开源项目微调情感分析模型自然语言理解
Erlangshen-Roberta-330M-Sentiment是一个基于RoBERTa-wwm-ext-large的中文情感分析模型。该模型在8个中文情感分析数据集(共227347个样本)上进行微调,在ASAP-SENT、ASAP-ASPECT和ChnSentiCorp等多个任务中表现优异。这个模型为中文自然语言理解,尤其是情感分析领域提供了强大支持。研究人员和开发者可以通过简单的API调用,将其集成到各类NLP项目中,提升情感分析能力。
classifier-multi-label - 基于BERT的多标签文本分类算法实现
BERTGithubSeq2SeqTextCNNtf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits多标签分类开源项目
本项目介绍了如何使用BERT结合TextCNN、Denses、Seq2Seq等多种算法实现多标签文本分类。涵盖了模型结构、损失函数和解码方法等细节,展示了不同方法在推理速度和分类效果上的表现,提供了实验数据和结论,帮助开发者选择最佳解决方案。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号