Project Icon

tweet-topic-21-multi

适用于英文多标签话题分类的推文模型

tweet-topic-21-multi模型基于TimeLMs语言模型开发,通过对2018年1月至2021年12月间发布的超过1.24亿条推文进行训练,实现了多标签话题分类功能。模型采用11,267条推文进行微调,涵盖艺术文化、商业、科技、体育等多种话题,适用于需要高精度英文文本多标签分类的任务。

bertweet-tb2_ewt-pos-tagging - Twitter词性标注模型,提升标注准确性
GithubHuggingfaceTweebankNLPTweetTokenizerTwitter开源项目模型社交媒体分析词性标注
该项目提供了适用于Tweebank V2基准的Twitter词性标注模型,准确率达95.38%,结合Tweebank-NER与English-EWT数据进行训练,支持社交媒体分析。使用前需通过TweetTokenizer进行tweets预处理以获得最佳效果。
sentiment_analysis_model - BERT模型的情感分析应用
BERTGithubHuggingface开源项目情感分析无监督学习模型模型描述预训练
该情感分析模型基于BERT,在大规模英语语料的自监督训练基础上,具备双向语句理解能力,经过精细调优,专注于文本分类任务,该项目微调BERT模型以进行情感分析,可用于自动提取文本中的情感特征。
emotion-english - 基于自然语言处理的20类情感识别模型
GithubHugging FaceHuggingface开源项目情感分类文本分析机器学习模型自然语言处理
emotion-english项目是一个基于transformers库的文本分类模型,可识别20种不同情感。该模型支持从愤怒、好奇到悲伤、欢乐等多样化情感识别,易于集成到各类自然语言处理应用中。这一工具为情感分析任务提供了精确而全面的解决方案,适用于需要深入理解文本情感的各种场景。
multilingual-e5-large-pooled - 多语言支持的句子相似性与特征提取模型
GithubHuggingfaceMTEBmultilingual-e5-large分类句子相似度开源项目模型特征提取
此项目基于多语言处理,融合Sentence Transformers技术,专注于句子相似性与特征提取。支持多语言,适用于分类、重排序、文本聚类等多种场景。模型在各种任务中表现优异,如MTEB AmazonCounterfactualClassification和MTEB BUCC中的分类与双语文本挖掘,表现出色。采用MIT许可证,具有高度使用灵活性。
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。
llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理
Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化
llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行,并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。
multi_token - 将多模态嵌入到大语言模型的开源框架
Githubmulti_token图像识别多模态嵌入大语言模型开源项目语音识别
multi_token是一个开源项目,旨在扩展大语言模型的多模态处理能力。该框架支持将图像、音频、文档和视频等多种模态编码为统一格式,并嵌入到单个模型中。它提供了简便的实现方法,使开发者能够轻松构建支持长文档、图像、音频和视频等多模态输入的语言模型。
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。
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。
contextualized-topic-models - 多语言支持的上下文话题模型工具,适用于零样本学习
BERTCombinedTMContextualized Topic ModelsGithubSBERTZeroShotTM开源项目
提供先进的上下文字话题模型工具,支持BERT等预训练语言模型,适用于多语言和零样本学习。CTM包含CombinedTM和ZeroShotTM两大主要模型,能适应不同任务需求。通过结合上下文嵌入和词袋模型,CTM能够生成更具连贯性的主题。项目还提供Kitty子模块用于人机交互文档分类,并附有详细教程和文档,帮助用户快速上手,提升话题建模效果。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

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。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

稿定AI

稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号