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XLM-RoBERTa微调的多语言Twitter情感分析模型

该模型是Citizen Lab团队基于XLM-RoBERTa架构微调的多语言Twitter情感分类器。支持英语、荷兰语、法语等10种语言,可准确识别文本的正面、负面和中性情感。模型在F1分数和准确率方面表现出色,使用简单,适用于多种社交媒体情感分析场景。

xlm-roberta-large - 大规模多语言预训练模型
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
XLM-RoBERTa是一个在2.5TB多语言数据上预训练的大型语言模型,覆盖100种语言。该模型采用掩码语言建模技术,能够生成双向文本表示。XLM-RoBERTa主要应用于序列分类、标记分类和问答等下游任务的微调。凭借其在多语言和跨语言任务中的出色表现,XLM-RoBERTa为自然语言处理领域提供了坚实的基础。
roberta-large-mnli - RoBERTa大型模型微调的零样本分类模型
GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理语言模型
roberta-large-mnli是基于RoBERTa大型模型在MNLI语料库上微调的自然语言推理模型。该模型在零样本分类任务中表现优异,适用于句对分类和序列分类。它采用transformer架构,通过掩码语言建模进行预训练,在GLUE和XNLI基准测试中成绩卓越。然而,用户需注意模型可能存在偏见,不适合生成事实性内容或用于可能造成负面影响的场景。
xlm-roberta-large-finetuned-conll03-english - XLM-RoBERTa基于命名实体识别模型支持百余种语言
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa命名实体识别多语言模型开源项目模型自然语言处理迁移学习
xlm-roberta-large-finetuned-conll03-english是基于XLM-RoBERTa的多语言命名实体识别模型,预训练涵盖百余种语言,并经英语CoNLL-2003数据集微调。适用于命名实体识别、词性标注等标记分类任务,具备出色的多语言处理能力。模型由Facebook AI团队开发,在Hugging Face平台开放使用。使用时需注意潜在偏见和局限性。
xlm-roberta-xl - 基于2.5TB数据训练的100语种自然语言处理模型
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa-XL多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
XLM-RoBERTa-XL是基于2.5TB CommonCrawl数据训练的大规模多语言模型,支持100种语言的自然语言处理。该模型采用掩码语言建模进行自监督学习,适用于序列分类、标记分类和问答等需要理解整句上下文的任务。XLM-RoBERTa-XL为多语言NLP研究和应用提供了强大的基础,但不适合文本生成类任务。
bert_turkish_sentiment - 微调TurkishBERTweet的高精度土耳其语情感分析模型
BERTGithubHuggingfaceTurkishBERTweet土耳其语开源项目情感分析模型自然语言处理
该模型基于VRLLab/TurkishBERTweet微调而来,专门用于土耳其语情感分析。在评估集上达到0.9972的高准确率,显示出强大的性能。模型采用Adam优化器,配合线性学习率调度器,经过3轮训练,每批次处理8个样本。虽然在土耳其语文本情感分析方面表现出色,但其具体应用场景和限制仍有待进一步研究。
distilroberta-base-offensive-hateful-speech-text-multiclassification - 基于DistilRoBERTa的多分类攻击性和仇恨言论检测模型
GithubHuggingfacedistilroberta-base仇恨言论检测多分类开源项目文本分类模型预训练模型
这是一个基于DistilRoBERTa-base的预训练模型,专门用于多分类攻击性和仇恨言论检测。该模型在原创数据集上进行微调,准确率达到94.50%。项目提供了Hugging Face上的数据集和演示空间,以及GitHub上的训练notebook。这为研究人员和开发者提供了一个高效工具,用于识别和分类在线有害内容。
rubert-tiny2-russian-sentiment - RuBERT-tiny2俄语文本情感分类模型
GithubHuggingfaceRuBERT-tiny2俄语多分类开源项目情感分析模型自然语言处理
RuBERT-tiny2俄语情感分类模型支持中性、积极和消极三类标签。该模型在Kaggle Russian News、Linis Crowd等多个数据集上训练,F1分数0.75,AUC-ROC达0.9。可通过transformers库轻松实现俄语短文本情感分析,适用于需要高效准确俄语情感分析的场景。
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-Emotions-Classifier - 情感多标签分类的高效工具
BERTGithubHuggingface多标签分类开源项目情感分析情感分类数据集模型
BERT-Emotions-Classifier是一个专注于多标签情感分类的BERT模型,基于sem_eval_2018_task_1数据集训练,能够识别愤怒、恐惧、喜悦等多种情感。适用于社交媒体和客户评论中的情感分析以及基于情感的内容推荐。尽管存在情感类别和输入长度的限制,但该模型在情感分析中表现优异,需注意可能的偏差问题。
language-detection-fine-tuned-on-xlm-roberta-base - 精度提升的语言检测模型,基于xlm-roberta-base优化
GithubHuggingfacelanguage-detection-fine-tuned-on-xlm-roberta-basexlm-roberta-base准确率开源项目模型模型微调语言检测
该项目展示了一个基于xlm-roberta-base模型优化的语言检测应用,使用common_language数据集实现了0.9738的高准确率。模型使用Adam优化器和线性学习率调度加快训练过程,混合精度训练提升效率。适用于多语言环境中需要高精度语言分类的场景。
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