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使用21万条HuffPost头条数据训练的新闻分类模型

数据集 Github 开源项目新闻分类 distilbert Huggingface 机器学习标题分析模型

该项目开源了一个经过HuffPost新闻标题训练的分类模型，采用DistilBERT架构，基于2012-2022年间的21万条新闻数据构建。模型专注于新闻类别识别，提供完整的数据来源和技术文档，可用于新闻分析和内容分类应用。

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。

distilbert-base-uncased-go-emotions-student - 面向GoEmotions数据集的高效情感分类模型

GithubGoEmotionsHuggingface开源项目文本分类模型模型蒸馏语言模型零样本分类

该模型运用未标注GoEmotions数据集，利用零样本学习技术进行精炼。尽管其性能可能略逊于完全监督下的模型，但它展示了如何将复杂的自然语言推理模型简化为高效的模型，以便在未标注数据上进行分类器训练。

bert-turkish-text-classification - BERT土耳其语文本分类模型支持7大类别

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BERT土耳其语文本分类模型通过微调Turkish BERT预训练模型而来，利用TTc4900数据集训练出支持7个类别的分类能力。涵盖世界、经济、文化等领域，开发者可借助Transformers库快速部署，实现土耳其语文本的高效分类。

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。

SocialBERT-social - ESG领域社会文本分类的优化语言模型

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SocialBERT-social是专注于ESG领域社会文本分类的高效语言模型。通过在SocialBERT-base基础上利用2k社会数据集进行微调，该模型大幅提升了社会文本识别精度。它与Hugging Face pipeline无缝集成，适用于复杂的ESG分析和风险评估任务。项目还提供了详尽的使用指南和相关论文，为研究者和实践者提供了全面的支持。

emotion_text_classifier - DistilRoBERTa微调的多类情感分析模型

DistilRoBERTaGithubHuggingface开源项目情感分类机器学习模型深度学习自然语言处理

这是一个基于DistilRoBERTa微调的情感分类模型，能够识别文本中的七种情绪，包括六种基本情绪和一种中性情绪。模型在《老友记》剧本数据集上进行了微调，特别适合分析电视剧和电影的对话文本。支持的情绪标签包括愤怒、厌恶、恐惧、快乐、中性、悲伤和惊讶，为自然语言处理中的情感分析任务提供了实用工具。

distilbert-base-multilingual-cased-sentiment - 多语种情感分析模型的高效文本分类能力

Amazon评论GithubHuggingfacedistilbert-base-multilingual-cased-sentiment开源项目情感分析文本分类机器学习模型

本项目基于distilbert-base-multilingual-cased模型进行微调，在amazon_reviews_multi数据集上实现了优异的文本分类效果，准确率和F1值均为0.7648。模型通过优化训练参数和分布式数据处理，实现高效运行，适合多语言情感分析应用场景，可用于全球市场的用户评价分析。

distilbert-imdb - IMDB电影评论情感分析模型实现92.8%准确率

DistilBERTGithubHuggingfaceIMDB数据集准确率开源项目文本分类模型模型微调

该文本分类模型通过在IMDB数据集上对distilbert-base-uncased进行微调而来，主要用于电影评论情感分析。模型基于Transformers 4.15.0和PyTorch 1.10.0开发，使用Adam优化器和线性学习率调度器，经过单轮训练在评估集上达到92.8%的准确率。

distilroberta-base-offensive-hateful-speech-text-multiclassification - 基于DistilRoBERTa的多分类攻击性和仇恨言论检测模型

GithubHuggingfacedistilroberta-base仇恨言论检测多分类开源项目文本分类模型预训练模型

这是一个基于DistilRoBERTa-base的预训练模型，专门用于多分类攻击性和仇恨言论检测。该模型在原创数据集上进行微调，准确率达到94.50%。项目提供了Hugging Face上的数据集和演示空间，以及GitHub上的训练notebook。这为研究人员和开发者提供了一个高效工具，用于识别和分类在线有害内容。

BERT-Emotions-Classifier - 情感多标签分类的高效工具

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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。

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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。

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