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PropagandaTechniquesAnalysis-en-BERT

BERT驱动的英语新闻宣传技巧识别系统

PropagandaTechniquesAnalysis-en-BERT是一个专注于英语新闻文本分析的深度学习模型。该模型能够精确定位包含宣传技巧的文本片段,并识别出18种不同类型的宣传手法。研究团队采用人工标注的新闻语料库进行训练,并创新性地设计了多粒度神经网络架构,在多项BERT基准测试中表现出色。这一工具为新闻分析和媒体素养研究提供了有力支持。

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。
cryptobert - 预训练NLP模型用于加密货币社交媒体情感分析
CryptoBERTGithubHuggingfaceNLP加密货币开源项目情感分析模型社交媒体
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。
GovernanceBERT-governance - GovernanceBERT模型提升ESG公司治理文本分类精度
ESGGithubGovernanceBERTHuggingface公司治理开源项目文本分类模型自然语言处理
GovernanceBERT-governance是针对ESG领域公司治理文本优化的语言模型。它在GovernanceBERT-base基础上,通过2000条公司治理数据集微调,提升了治理相关文本的识别和分类能力。此模型适用于ESG分析、报告解读等任务,为ESG研究和实践提供了有力的自然语言处理工具。
ATTACK-BERT - ATT&CK BERT网络安全语义分析模型
ATT&CK BERTGithubHuggingface句子嵌入开源项目模型网络安全语义相似度语言模型
ATT&CK BERT是一个专门针对网络安全领域的语言模型,基于sentence-transformers框架开发。该模型能够将描述攻击行为的句子转化为语义嵌入向量,有效分析句子间的语义相似度。ATT&CK BERT通过sentence-transformers库实现简单部署,还可与SMET工具配合使用,实现文本到ATT&CK技术的映射,为网络安全分析提供有力支持。
chatbot-bert-classification - 基于BERT的聊天机器人文本分类模型
Apache 2.0GithubHuggingface代码共享开源协议开源许可开源项目模型软件许可
这是一个应用BERT模型进行聊天机器人文本分类的开源项目。该项目利用先进的自然语言处理技术,实现对用户输入文本的准确分类,帮助开发者构建智能对话系统。项目采用Apache-2.0许可证,为开发者提供了灵活的使用权限。
bert-large-cased - 大规模双向Transformer预训练英语语言模型
BERTGithubHuggingface开源项目文本分类模型深度学习自然语言处理预训练模型
bert-large-cased是一个在大规模英语语料库上预训练的Transformer模型,采用掩码语言建模和下一句预测任务。模型包含24层、1024隐藏维度、16个注意力头和3.36亿参数,适用于序列分类、标记分类和问答等下游NLP任务。在SQuAD和MultiNLI等基准测试中表现优异。
bert_uncased_L-4_H-512_A-8 - BERT小型模型为资源受限环境提供高效自然语言处理解决方案
BERTGLUEGithubHuggingface开源项目模型模型压缩知识蒸馏自然语言处理
BERT小型模型是为计算资源受限环境设计的自然语言处理工具。它保留了标准BERT架构和训练目标,但模型规模更小,适用于多种应用场景。这种模型在知识蒸馏中表现出色,可利用更大、更精确的模型生成微调标签。其目标是促进资源有限机构的研究工作,并鼓励学术界探索模型创新的新方向,而非仅仅增加模型容量。
Text-Moderation - 基于Deberta-v3的多分类文本审核系统
AutotrainDeBERTaGithubHuggingface内容分类开源项目文本审核模型自然语言处理
Text-Moderation采用Deberta-v3架构开发的文本分类模型,通过九类标签对文本内容进行审核分类。模型可识别包括性内容、仇恨言论、暴力描述、骚扰行为和自残倾向等敏感信息,并为每个类别提供概率评分。该模型实现了75%的分类准确率,主要支持英语文本的审核工作,可应用于内容审核和文本管理场景。
distilbert-base-fallacy-classification - 适用于识别14种逻辑谬误的文本分类模型
GithubHuggingfacedistilbert-base-fallacy-classification开源项目文本分类模型训练数据集超参数逻辑谬误
模型基于Logical Fallacy Dataset微调,支持识别14种逻辑谬误,如人身攻击、诉诸大众、情感诉求、以及循环论证等。通过transformers库的pipeline,简化文本分类过程,提升文本分析的准确率,助力识别常见推理谬误。
distilroberta-bias - 基于DistilROBERTA架构实现的文本偏见智能识别
DistilROBERTAGithubHuggingface偏见检测开源项目文本分类模型维基百科自然语言处理
模型采用distilroberta-base作为基础架构,通过wikirev-bias数据集进行微调。它能够准确区分文本是否包含偏见,将其分类为中性或偏见性内容。该模型在内容审核和文本分析领域具有广泛应用前景。
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