俄语情感识别的多标签分类模型
该模型基于cointegrated/rubert-tiny2进行微调,适用于俄语文本的多标签情感分类任务。模型在CEDR数据集上经过40个周期的训练,学习率为1e-5,批次大小为64。测试结果显示,模型在愉悦、悲伤、惊讶等情感识别上的表现优异,AUC平均值为0.8956,F1微平均值为0.9280,可用于多种俄语文本情感分析场景。
rubert-tiny2-cedr-emotion-detection项目是一个专注于俄语句子情感分类的模型。其核心任务是多标签分类,因为一条句子中可能同时包含多种情感。这个模型是基于cointegrated/rubert-tiny2模型进行微调的,其数据集来源于CEDR,相关研究已在Sboev等人撰写的论文“Data-Driven Model for Emotion Detection in Russian Texts”中详细描述。
该项目使用的CEDR数据集,是一种专门用于俄语文本情感识别的数据集。模型的训练过程中使用了Adam优化器,进行了40次迭代(epoch),学习率设置为1e-5,批次大小(batch size)为64。具体的训练流程可以参考提供的学习笔记本文件。
模型在测试数据集上进行了效果评估,其预测概率的质量以两种常用指标进行衡量:AUC值和F1值。
AUC值:用于评估模型对各个情感分类(以及无情感状态)的整体性能。不同情感类别的AUC值表现如下:
F1值:
其中,F1 micro和F1 macro分别为常用的精确率、召回率和F1分数结合的指标。
该项目能够广泛应用于任何需要分析俄语文本情感的领域,如社交媒体分析、客户反馈审查等。通过对句子中情感的检测与分类,可以帮助用户更好地理解文本中传达的信息及其情感内涵。
为 了便于理解与使用,该项目提供了多个预制的文本示例,如:
这些示例展示了该模型在现实不同情感表达场景中的应用效果。
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UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景 ,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。
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