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heBERT_sentiment_analysis

希伯来语预训练BERT模型实现情感分析和情绪识别

heBERT_sentiment_analysis是一个针对希伯来语的预训练BERT模型,用于情感极性分析和情绪识别。该模型在包含10亿词的希伯来语语料库上训练,能准确识别文本情感。在情感分析任务中,模型表现优异,F1分数达0.97。研究团队还收集了用户生成内容数据集进行情绪标注。这为希伯来语自然语言处理研究提供了有力的基础工具。

pytorch-sentiment-neuron - Pytorch版本的情感神经元实现情感分析与文本生成
Githubcudamlstm_ns.ptpython 3.5pytorchsentiment开源项目
项目pytorch-sentiment-neuron基于Pytorch,实现了利用情感神经元进行情感分析和文本生成。用户可以通过预设模型文件和简单的命令行操作生成文本并进行情感分析,lm.py文件还允许在新数据上重新训练模型。该项目依赖Pytorch、Cuda和Python 3.5,适用于自然语言处理和情感分析领域的研究人员和开发者。
conv-emotion - 会话情感识别技术及最新数据集与模型更新
COSMICDialogueGCNGithubRECCONTL-ERCemotion recognition开源项目
本页面介绍了会话情感识别技术,包括用于识别会话情感的多种基于PyTorch和TensorFlow的模型,如COSMIC、TL-ERC和DialogueGCN。还提供了最新的多模态多方对话数据集和相关基准数据集,并介绍了识别会话情感原因和对话生成的技术。这些技术通过建模对方状态和跨人际依赖关系来实现情感识别。最新更新包括M2H2数据集和相关基线模型,并链接至其他重要项目和研究。
HanLP - 面向多语种的生产环境自然语言处理工具,支持PyTorch与TensorFlow
GithubHanLPPyTorchTensorFlow多语种开源项目自然语言处理
HanLP是一款面向生产环境的多语种自然语言处理工具,基于PyTorch和TensorFlow双引擎。支持130种语言和多种NLP任务,包括分词、词性标注、命名实体识别和依存句法分析等。HanLP的预训练模型持续更新,并提供RESTful API和native API,适用于敏捷开发和移动应用。
pytorch-sentiment-analysis - 使用PyTorch进行电影评论情感分析的教程
GithubPyTorchPython 3.9开源项目情感分析教程神经网络
该开源项目提供了一系列教程,使用PyTorch实现序列分类模型,主要用于从电影评论中预测情感。课程内容包括神经词包模型、递归神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)和Transformer模型的理论与实践。此外,还讲解了如何使用torchtext库简化数据加载和预处理。如果有任何疑问或反馈,可以随时通过提交问题进行交流。
UER-py - 自然语言处理的开源预训练工具包
BERTGithubNLP任务UER-py开源项目模型微调预训练模型
UER-py是一个为自然语言处理任务设计的预训练和微调工具包,支持多种预训练模型以优化下游任务表现。项目强调模块化设计,并提供可扩展接口,支持单GPU及多GPU配置。
chinese_speech_pretrain - 中文语音预训练模型,wav2vec 2.0和HuBERT的开源实现
GithubHuBERTWenetSpeechwav2vec 2.0中文语音识别开源项目语音预训练模型
chinese_speech_pretrain项目开源了基于WenetSpeech数据集训练的中文语音预训练模型。项目包含wav2vec 2.0和HuBERT的BASE与LARGE版本,均使用1万小时多样化中文语音数据训练。模型在自动语音识别任务中表现优异,尤其适合低资源场景。项目提供模型下载及使用指南,可用于语音识别、语音合成等研究领域。
KR-BERT - 高效小型韩语预训练模型
BERTGithubKR-BERT开源项目深度学习自然语言处理韩语模型
KR-BERT是首尔国立大学开发的韩语特定BERT模型,采用双向WordPiece分词技术,支持字符和子字符级处理。该模型在词汇量和参数规模上经过优化,在多项下游任务中表现出色,为韩语自然语言处理提供高效准确的解决方案。
awesome-huggingface - 综合NLP开源项目与Hugging Face集成工具
GithubHugging FaceNLP工具包transformers开源项目机器学习自然语言处理
该项目列出了多个优秀的开源项目和应用,均与Hugging Face库集成,为各类NLP任务提供有效的解决方案。内容涵盖官方库教程、NLP工具包、文本表示、推理引擎、模型扩展、模型压缩、对抗攻击、风格转换、情感分析、语法纠正、翻译、知识与实体、语音处理、多模态学习、强化学习、问答系统、推荐系统、评估工具、神经搜索、云支持和硬件支持等多个领域。此项目能够帮助用户找到并使用适合的工具和库,提升自然语言处理任务的效率和效果。
text-embeddings-inference - 快速上手Ai理论及应用实战
API文档BERTDockerGithubtext-embeddings-inference开源项目模型部署
Text Embeddings Inference 为文本嵌入模型提供高效的推理服务,支持多种模型配置,适合AI及深度学习需求。快速部署和卓越的服务器级性能使其成为企业和研究机构面对大规模文本处理和复杂查询时的理想选择,支持包括 [BERT](https://link-to-bert) 和 [RoBERTa](https://link-to-roberta) 在内的多种模型,并兼容 Docker 和完备的 API 文档。
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