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bert-base-uncased-emotion

情感数据集的高效文本分类模型

F1分数文本分类开源项目准确率模型bert-base-uncased-emotionHuggingface情感分析Github

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。

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tweetnlp - 社交媒体文本分析的全能NLP工具集
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personality-prediction - 基于预训练语言模型的自动化性格预测系统
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amd-partial-phonetree-v1 - 融合句子转换器和对比学习的高效文本分类模型
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SetFit模型结合sentence-transformers/paraphrase-mpnet-base-v2，通过高效的少样本学习实现文本分类。模型采用对比学习微调句子转换器和训练LogisticRegression分类头，具有优异的分类性能。支持最大512标记长度，适用于电话语音邮件和电话树分类需求。模型适合需要高效文本分类的研发人员和数据科学家使用。
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