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twitter-roberta-base-emotion

基于RoBERTa的推特情绪识别与分析模型

twitter-roberta-base-emotion是一个基于RoBERTa架构的情绪识别模型,经过5800万条推特数据训练。模型可识别喜悦、乐观、愤怒和悲伤等情绪类型,并通过TweetEval基准进行了微调。支持Python接口调用,适用于文本情感分析任务。

autonlp-Tweet-Sentiment-Extraction-20114061 - AutoNLP推文情感分析模型达80%准确率
AutoNLPGithubHuggingface开源项目情感分析机器学习模型模型训练自然语言处理
这是一个基于AutoNLP训练的多类别分类模型,主要应用于推文情感提取分析。模型在验证集上的准确率为80.36%,F1分数为0.807。开发者可通过cURL或Python API调用该模型进行推文情感分析,适用于社交媒体数据分析和用户反馈处理等场景。
sentiment_analysis_generic_dataset - BERT微调模型实现精准文本情感分析
BERTGithubHuggingface开源项目情感分析文本分类模型自然语言处理预训练模型
该项目基于BERT预训练模型,专门针对情感分析任务进行微调。模型使用bert-base-uncased作为基础,通过掩码语言建模和下一句预测技术进行预训练,具备理解双向语境的能力。这种预训练方法使模型能为情感分析等下游任务提供有效特征。值得注意的是,此微调版本仅适用于情感分析,不推荐用于其他任务的进一步调整。
ro-sentiment - 基于RoBERT的罗马尼亚语情感分析模型
GithubHuggingfaceRoBERT-base开源项目情感分析文本分类机器学习模型罗马尼亚语
ro-sentiment是一个基于RoBERT-base微调的罗马尼亚语情感分类模型。该模型在多个数据集上表现优异,准确率和F1值均达到0.85左右。主要用于产品评论和电影评论的双极性情感分析,可识别积极和消极情感。模型通过大规模罗马尼亚语语料训练,具有良好的泛化能力,为罗马尼亚语自然语言处理研究提供了有价值的工具。
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。
distilroberta-finetuned-financial-news-sentiment-analysis - DistilRoBERTa模型实现高精度金融新闻情感分析
DistilRobertaGithubHuggingface开源项目机器学习模型自然语言处理金融情感分析金融新闻
这是一个基于distilroberta-base微调的金融新闻情感分析模型。它在金融短语库数据集上训练,达到98.23%的准确率。模型结构包含6层、768维和12个注意力头,共8200万参数,运行速度是RoBERTa-base的两倍。该模型能够有效分析金融新闻的情感倾向,为金融分析和决策提供参考。
rubert-base-cased-sentiment - RuBERT模型实现俄语文本三分类情感分析
BERT模型DeepPavlovGithubHuggingface俄语文本开源项目情感分析模型自然语言处理
该项目基于DeepPavlov的RuBERT模型,通过35万多条多源俄语文本进行微调,实现了中性、积极和消极三分类的情感分析功能。模型支持transformers库调用,便于集成应用。训练语料涵盖社交媒体、产品评论等多个领域,提高了模型的通用性。
bert-base-arabic-finetuned-emotion - bert-base-arabic 模型在情感识别中的应用与优化
GithubHuggingfaceTransformersbert-base-arabic-finetuned-emotion开源项目情感检测文本分类模型阿拉伯文本
本项目展示了一种基于bert-base-arabic的微调情感检测模型,在emotone_ar数据集上实现了74%的准确率和F1分数。该模型通过Transformer技术增强了情感分析能力,适用于阿拉伯语文本处理。用户可以在Hugging Face平台找到此预训练模型,并应用于其自然语言处理任务。
CentralBankRoBERTa-sentiment-classifier - RoBERTa架构中央银行沟通情感分析模型
CentralBankRoBERTaGithubHuggingface中央银行通讯开源项目情感分析模型自然语言处理金融
CentralBankRoBERTa-sentiment-classifier是一个专门用于分析中央银行沟通的情感分析模型。该模型基于RoBERTa架构,能够识别涉及家庭、企业、金融部门和政府的句子情感。经过大规模数据集微调后,模型准确率达到88%。研究人员可通过Hugging Face Transformers库轻松使用该模型,实现中央银行文本的自动化情感分析。
rubert-tiny2-russian-emotion-detection - RuBERT-tiny2模型实现高精度俄语情感分析
AniemoreBERTGithubHuggingface俄语多标签分类开源项目情感检测模型
该项目开发了基于RuBERT-tiny2架构的俄语文本情感分析模型,可识别7种情感类别。模型在CEDR M7数据集上实现85%的多标签准确率和76%的单标签准确率。项目提供Python接口便于集成,同时开源了功能全面的Aniemore软件包。这一解决方案为俄语文本的情感分析任务提供了高效准确的工具支持。
bertweet-large - 大规模英语推文预训练模型,面向社交媒体文本
BERTweetCOVID-19English TweetsGithubHuggingface开源项目模型语言模型预训练
BERTweet是首个面向英语推文的大规模预训练模型,基于RoBERTa程序开发,语料库包含2012至2019年间的8.45亿条推文及500万条涉及COVID-19的推文。在任务性能上,BERTweet在词性标注、命名实体识别、情感分析以及讽刺检测等方面表现出色,是分析推文内容的有效工具。
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