bert-finetuned-japanese-sentiment

日语电商评论情感分析BERT微调模型

BERT Github 开源项目日语处理自然语言处理 Huggingface 机器学习情感分析模型

该模型基于cl-tohoku/bert-base-japanese-v2微调，使用20,000条亚马逊日语评论进行训练。经过6轮训练后，模型能够将文本准确分类为正面、中性或负面情感，验证集准确率达81.32%。此模型主要适用于日语电商评论等领域的情感分析任务。

Huggingface

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介绍相关项目

tiny-bert-sst2-distilled - 轻量级BERT文本情感分类模型

BERTGithubHuggingface开源项目数据集微调文本分类机器学习模型模型训练

tiny-bert-sst2-distilled模型通过对BERT基础版本进行蒸馏优化，专注于文本情感分类任务。该模型在SST-2评估集上达到83.26%的准确率，保持了不错的性能表现。模型架构采用2层transformer结构，隐藏层维度为128，具有轻量化特点，适合在计算资源有限的环境中部署使用。

bert-base-japanese-v3-ner-wikipedia-dataset - 基于维基百科数据集的日语命名实体识别BERT模型

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本项目提供了一个基于BERT的日语命名实体识别模型，该模型使用维基百科数据集进行训练。模型能够识别日语文本中的人名、地名等实体，可通过Transformers库轻松调用。项目源自《大规模语言模型入门》一书，提供了使用示例和相关资源链接，采用Apache 2.0许可证。

bert-base-japanese - 预训练于日语维基百科的BERT模型结合IPA词典和WordPiece分词

BERTGithubHuggingface开源项目日语模型机器学习模型维基百科自然语言处理

该项目提供了一个基于日语维基百科预训练的BERT模型。模型采用IPA词典进行词级分词，并结合WordPiece算法进行子词处理。它保持了原始BERT base的架构设计，在2019年9月的日语维基百科数据上进行训练。模型使用MeCab配合IPA词典进行形态分析，词汇量达32000。遵循原始BERT的训练参数，该模型可广泛应用于日语自然语言处理领域。

finbert-tone - 专业金融文本情感分析预训练模型

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FinBERT是一款针对金融领域的预训练语言模型，通过分析企业报告、财报会议记录和分析师报告等文本，显著提升了金融自然语言处理的研究和应用水平。其微调版本finbert-tone在金融文本情感分析任务中表现优异，能够精确识别金融文本中的正面、负面和中性情绪。这一模型为金融领域的研究人员和从业者提供了强大的分析工具，有助于深入洞察和分析金融市场情绪动向。

bert-multilingual-go-emtions - 多语言情感分类模型，支持高效识别28种情感

BERTGithubGoEmotionsHuggingface多语言开源项目情感分类模型模型性能

该BERT模型经过微调，可在GoEmotions数据集上进行中英跨语言情感分类，支持28种情感类别，如喜悦、愤怒、爱等。模型在验证集上表现出85.95%的高准确率，训练过程结合了英语和机器翻译的中文样本，通过两阶段方法提升性能，包含初始训练和高置信度样本回馈再训练。

bert-fa-base-uncased-sentiment-snappfood - ParsBERT波斯语评论情感分析模型

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ParsBERT波斯语情感分析模型针对SnappFood外卖平台的用户评论进行情感分类。该模型基于ParsBERT v2.0架构，使用7万条标注数据训练，可将评论准确分类为正面或负面情绪。模型在测试中实现87.98%的F1分数，并提供Colab环境供开发者使用。

bert-base-indonesian-1.5G-sentiment-analysis-smsa - BERT基础印尼语情感分析模型实现高精度文本分类

BERTGithubHuggingfaceindonlu印尼语开源项目情感分析机器学习模型

这是一个基于cahya/bert-base-indonesian-1.5G模型在indonlu数据集上微调的印尼语情感分析模型。在评估集上，该模型实现了93.73%的准确率，为印尼语文本分类任务提供了高效解决方案。模型使用Adam优化器和线性学习率调度器，通过10轮训练达到了稳定的性能表现。

koelectra-base-v3-generalized-sentiment-analysis - 基于ELECTRA的韩语情感分析模型实现商品评论智能分类

GithubHuggingfacekoelectratransformers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ELECTRA的韩语情感分析模型，专门用于分析商品评论的情感倾向。模型采用Transformers库实现，可轻松集成到各种应用中。它能准确识别正面和负面评论，并提供置信度分数。该模型提供简单易用的API，方便开发人员快速部署情感分析功能，有助于企业更深入地理解客户反馈。

roberta-base-finetuned-dianping-chinese - 中文RoBERTa模型用于多领域文本情感和主题分类

GithubHuggingfaceRoBERTaTencentPretrainUER-py开源项目文本分类模型模型微调

该项目包含利用UER-py和TencentPretrain微调的中文RoBERTa-Base模型，用于用户评论和新闻数据的情感及主题分类。模型可通过HuggingFace获取，适用于多种文本分类任务，具备高度的分类精准度。

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。

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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。

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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。

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