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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。

bert-base-arabertv02 - AraBERT:用于阿拉伯语理解的高性能预训练模型
AraBERTBERTGithubHuggingface开源项目模型自然语言处理阿拉伯语预训练语言模型
AraBERT是一系列基于BERT架构的阿拉伯语预训练语言模型。其中bert-base-arabertv02版本使用了77GB的大规模语料库进行训练,包含200M句子和8.6B词。这些模型在情感分析、命名实体识别和问答等多项任务中表现出色。AraBERT提供多个版本,包括base和large尺寸,以及预分割和未分割文本的变体,以满足不同应用需求。模型的优化和多样化为阿拉伯语自然语言处理研究和应用提供了有力支持。
bert-base-arabert - AraBERT阿拉伯语言理解预训练模型
AraBERTGithubHuggingface开源项目机器学习模型自然语言处理语料库阿拉伯语言模型
AraBERT是一个阿拉伯语言理解预训练模型系列,提供从基础到大型等多个版本。模型基于超过77GB的阿拉伯语语料库训练,适用于情感分析、命名实体识别和问答等任务,支持主流深度学习框架。
herbert-base-cased - 波兰语自然语言处理的新突破:HerBERT预训练模型
GithubHerBERTHuggingface开源项目模型波兰语模型深度学习自然语言处理预训练语言模型
HerBERT是一款专为波兰语设计的预训练语言模型,基于BERT架构并结合掩码语言建模和句子结构目标进行优化。该模型在六大波兰语语料库上训练,涵盖超过86亿个标记,采用50k词汇量的字符级字节对编码分词器。HerBERT为波兰语自然语言处理研究和应用提供了坚实基础,可广泛应用于文本分类、命名实体识别等多种任务。
bert-base-turkish-sentiment-cased - 高精度的土耳其语言情感分析BERT模型
BERTurkGithubHuggingface土耳其语开源项目情感分析数据集模型模型训练
该模型基于BERTurk,专为土耳其语言的情感分析设计,结合了电影评论、产品评论和推特数据集,实现了95.4%的准确度。适用于多种土耳其语文本情感分析场景,项目由Savas Yildirim发布于Hugging Face平台,并采用了先进的特征表示与融合技术。使用者需遵循引用要求以符合合规标准。
bert-base-uncased-emotion - BERT模型用于情感分析的优化与应用
GithubHuggingfacePyTorch Lightningbert-base-uncased-emotion开源项目情感分析情感类别数据集模型
该项目基于bert-base-uncased模型,并使用PyTorch Lightning技术在一个情感数据集上进行了微调,支持文本分类和情感分析。训练参数包括128的序列长度、2e-5的学习率、32的批处理大小和4个训练周期,运行在两块GPU上。尽管模型尚未最优化,但在实际应用中显示出一定效果,达到了0.931的验证精度。更多项目详情可以通过nlp viewer查看。
SaBERT-Spanish-Sentiment-Analysis - 基于BERT的西班牙语情感分析分类器
GithubHuggingfaceSpanish Sentiment Analysistweet开源项目情感分析模型西班牙语
SaBERT-Spanish-Sentiment-Analysis是一个由布宜诺斯艾利斯大学学生开发的BERT模型,专注于西班牙语情感分析。使用微调的dccuchile/bert-base-spanish-wwm-uncased模型,并在11,500条西班牙语推文数据集上训练,准确率达到86.47%。用户可以使用pip安装依赖并加载模型,通过内置函数进行情感预测。项目遵循Apache 2.0开源许可证,提供详细的使用指南。
FinancialBERT-Sentiment-Analysis - 金融BERT模型优化金融文本情感分析精度
BERT模型GithubHuggingface开源项目情感分类模型自然语言处理金融情感分析金融短语库
FinancialBERT-Sentiment-Analysis是一个针对金融领域的BERT模型,通过大规模金融文本预训练和Financial PhraseBank数据集微调,在金融文本情感分析中表现卓越。该模型超越通用BERT和其他金融特定模型,为金融从业者和研究人员提供了高效的文本挖掘工具,无需大量计算资源即可使用。
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。
FinTwitBERT-sentiment - 基于BERT的金融推文情感分析工具
BERT模型FinTwitBERTGithubHuggingface开源项目模型社交媒体分析自然语言处理金融推文情感分析
FinTwitBERT-sentiment基于1000万条金融推文预训练的FinTwitBERT模型开发,通过38,091条人工标注数据和142万条合成数据进行微调,专注于分析社交媒体金融文本的情感倾向。此模型支持通过Hugging Face transformers库集成,适用于金融推文和相关社交媒体内容的情感分析任务。
distilbert-base-uncased-emotion - DistilBERT情感分析模型:小巧快速且准确
DistilBERTGithubHugging FaceHuggingface开源项目情感分析文本分类模型自然语言处理
这是一个基于DistilBERT的情感分析模型,体积比BERT小40%,速度更快,同时保持93.8%的准确率。模型可将文本分类为6种情感,每秒处理398.69个样本,性能优于BERT、RoBERTa和ALBERT同类模型。该模型采用情感数据集微调,通过简单pipeline即可快速部署使用。
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