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bertweet-base-emotion-analysis

BerTweet英文情感分析模型集成EmoEvent语料库

bertweet-base-emotion-analysis是一个基于BerTweet架构的英文情感分析开源模型,通过EmoEvent语料库训练而成。作为pysentimiento库的组成部分,该模型支持英文文本的情感识别与分析,主要应用于学术研究领域。该模型结合预训练语言模型技术,为自然语言处理研究提供了实用的情感分析工具。

twitter-roberta-base-emotion-multilabel-latest - 精确识别推文情绪的多标签分类模型
GithubHuggingfacetweetnlptwitter-roberta-base-emotion-multilabel-latest多标签分类开源项目情感分析机器学习模型
该项目微调了cardiffnlp/twitter-roberta-base-2022-154m模型,专注于SemEval 2018情感分析任务,显著增强推文的多标签情绪分类能力。模型在测试集上的F1 micro为0.7169,F1 macro为0.5464,是推文情感分析的理想选择。适用于tweetnlp和transformers中的文本分类任务,支持通过Python加载工具进行灵活使用,有助于社交媒体情感解析。
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。
twitter-xlm-roberta-base-sentiment - 基于XLM-roBERTa的多语言推特情感分析模型
GithubHuggingfaceTwitterXLM-roBERTa多语言情感分析开源项目情感分类模型自然语言处理
这是一个基于XLM-roBERTa的多语言推特情感分析模型,经过约1.98亿条推文预训练,并针对8种语言的情感分析任务进行了微调。该模型可以轻松集成到NLP管道中,适用于多语言社交媒体文本的情感分类,支持阿拉伯语、英语、法语、德语、印地语、意大利语、西班牙语和葡萄牙语。
bert-base-turkish-sentiment-cased - 高精度的土耳其语言情感分析BERT模型
BERTurkGithubHuggingface土耳其语开源项目情感分析数据集模型模型训练
该模型基于BERTurk,专为土耳其语言的情感分析设计,结合了电影评论、产品评论和推特数据集,实现了95.4%的准确度。适用于多种土耳其语文本情感分析场景,项目由Savas Yildirim发布于Hugging Face平台,并采用了先进的特征表示与融合技术。使用者需遵循引用要求以符合合规标准。
bert-base-multilingual-uncased-sentiment - BERT多语言产品评论情感预测模型
GithubHuggingfacebert-base-multilingual-uncased产品评论准确率多语言模型开源项目情感分析模型
bert-base-multilingual-uncased-sentiment是一个基于BERT的多语言情感分析模型,支持英、荷、德、法、西、意六种语言的产品评论分析。模型通过1至5星评级预测评论情感,在大规模多语言产品评论数据集上训练。测试结果显示,模型在各语言上均达到较高的准确率,特别是在'差一星'的宽松评估标准下,准确率普遍超过93%。该模型可直接应用于目标语言的产品评论情感分析,也可作为相关任务的预训练模型进行进一步微调。
sentiment-roberta-large-english - RoBERTa微调的通用英文情感分析模型
GithubHuggingfaceRoBERTaSiEBERT开源项目情感分析机器学习模型自然语言处理
sentiment-roberta-large-english是一个基于RoBERTa-large的微调模型,用于英文文本的二元情感分析。该模型在15个不同来源的数据集上进行了训练和评估,提高了对各种文本类型的泛化能力。在新数据上,其表现优于仅在单一类型文本上训练的模型,平均准确率为93.2%。模型可通过Hugging Face pipeline快速部署,也可作为进一步微调的基础。
heBERT_sentiment_analysis - 希伯来语预训练BERT模型实现情感分析和情绪识别
GithubHeBERTHuggingface开源项目情感分析情绪识别模型自然语言处理预训练模型
heBERT_sentiment_analysis是一个针对希伯来语的预训练BERT模型,用于情感极性分析和情绪识别。该模型在包含10亿词的希伯来语语料库上训练,能准确识别文本情感。在情感分析任务中,模型表现优异,F1分数达0.97。研究团队还收集了用户生成内容数据集进行情绪标注。这为希伯来语自然语言处理研究提供了有力的基础工具。
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。
robust-sentiment-analysis - 使用distilBERT的情感分析模型,实现对社交媒体和客户反馈的精确分析
GithubHuggingfacedistilBERT合成数据客户反馈开源项目情感分析模型社交媒体分析
模型基于distilBERT结构并利用合成数据训练,可精确解析社交媒体、客户反馈和产品评价的情感变化。适用于品牌监测、市场研究和客户服务优化,支持五个情感分类,准确率达95%。帮助企业有效识别用户情绪动向。
german-sentiment-bert - 基于BERT架构的德语情感分析模型
BERTGithubHuggingfacePython开源项目德语情感分类机器学习模型自然语言处理
该项目开发了一个基于BERT架构的德语情感分类模型。模型在184万个德语样本上训练,数据来源包括社交媒体和各类评论。提供Python包便于使用,支持情感预测和概率输出。在多个数据集上表现优异,最高F1分数达0.9967。可应用于对话系统等德语情感分析场景。
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