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使用21万条HuffPost头条数据训练的新闻分类模型

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。

quote-model-delta - DistilBERT微调的高性能文本分类模型
DistilBERTGithubHugging FaceHuggingface开源项目机器学习模型模型微调自然语言处理
quote-model-delta是一个基于DistilBERT微调的文本分类模型,在评估集上表现优异。模型准确率达93.09%,F1分数为0.8656,采用Adam优化器和线性学习率调度器,经3轮训练。适用于高精度文本分类场景,但具体应用范围和局限性有待进一步研究。
Keras-TextClassification - 多样预训练模型支持的高效文本分类工具
GithubKeras-TextClassification嵌入式模型开源项目文本分类深度学习神经网络
为中文用户提供高效的文本分类解决方案,支持FastText、BERT、Albert等多种预训练模型,涵盖词、字、句子嵌入。详细介绍数据处理与模型训练流程,通过下载与调用数据,实现多标签分类和文本相似度计算,简化复杂的自然语言处理任务。
bert-base-uncased-emotion - 情感数据集的高效文本分类模型
F1分数GithubHuggingfacebert-base-uncased-emotion准确率开源项目情感分析文本分类模型
bert-base-uncased模型针对情感数据集的微调结果显示,其在准确率和F1分数分别达到94.05%和94.06%。借助PyTorch和HuggingFace平台,该模型实现高效的情感文本分类,适用于社交媒体内容分析,特别是在Twitter环境中,为数据科学家和开发人员提供情感解析的精确工具。
finbert-esg-9-categories - FinBERT-ESG九分类模型 企业可持续发展报告智能分析工具
ESG分析FinBERTGithubHuggingface企业治理开源项目模型气候变化金融文本分析
FinBERT-ESG九分类模型是一款专业的企业可持续发展报告分析工具。该模型基于14,000个人工标注的ESG报告和年度报告样本训练而成,能够将文本准确分类为气候变化、自然资本、污染与废物等9个细分ESG主题。这一工具有助于投资者评估企业长期可持续性并识别相关风险,为金融文本分析提供了重要支持。
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。
roberta-fake-news-classification - 基于RoBERTa的新闻真假识别模型
GithubHuggingfaceKaggleroberta-base分类开源项目模型虚假新闻
此模型使用roberta-base进行微调,旨在识别虚假新闻,在特定数据集上达到100%的准确率。模型可供下载,并易于在代码中集成,通过输入新闻标题和内容来验证新闻的真实性。此外,Gradio接口提供了实时测试功能。
domain-classifier - 基于DeBERTa V3的多领域文本分类模型
Deberta V3GithubHuggingfaceNeMo CuratorPyTorch开源项目文本分类模型模型领域分类
这是一个基于DeBERTa V3 Base架构的文本分类模型,可将输入内容自动归类至26个不同领域。模型在超过100万个样本上训练,PR-AUC评分达0.9873。支持最多512个token的长文本输入,可通过NeMo Curator或Hugging Face Transformers库轻松集成使用。适用于各类文本内容的自动化领域分类任务。
pebblo-classifier - 基于BERT的文本分类工具,优化协议文件整理
BERTGithubHuggingfacePebblo Classifier开源项目文本分类文档分类机器学习模型
Pebblo Classifier是由DAXA.AI开发的文本分类模型,能够高效地对组织中的协议文档进行分类。该模型基于BERT技术,并从distilbert-base-uncased进行细调,支持21种文档标签分类,如董事会协议和咨询协议,简化文档整理过程。无需重新微调,用户可以通过简单代码实现快速集成。测试结果显示了模型的高精度和可靠性。
PropagandaTechniquesAnalysis-en-BERT - BERT驱动的英语新闻宣传技巧识别系统
BERTGithubHuggingface宣传技术分析开源项目新闻文章模型细粒度分析自然语言处理
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。
text_classifier_tf2 - 多模型文本分类框架 支持TextCNN、BERT等
Github开源项目文本分类模型部署深度学习模型训练方法评估指标
该开源项目提供基于TensorFlow 2的多模型文本分类框架。支持TextCNN、TextRNN、BERT等模型,集成词向量增强、对抗训练、对比学习等功能。框架适用于二分类和多分类任务,提供灵活配置选项。项目还包含交互式预测和批量测试工具,便于分析模型性能和错误案例。
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