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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。

emotion2vec - 通用语音情感表示模型开源实现
Githubemotion2vec开源项目情感表征特征提取自监督预训练语音情感识别
emotion2vec是一个开源的语音情感表示模型,采用自监督预训练方法提取跨任务、跨语言和跨场景的通用情感特征。该模型在IEMOCAP等数据集上取得了领先性能,并在多语言和多任务上展现出优异表现。项目开源了预训练模型、特征提取工具和下游任务训练脚本,为语音情感分析研究提供了有力支持。
bert-base-arabic-camelbert-da-sentiment - CAMeLBERT-DA阿拉伯语情感分析模型
CAMeLBERT-DAGithubHuggingface开源项目情感分析模型自然语言处理阿拉伯语预训练语言模型
CAMeLBERT-DA情感分析模型是基于阿拉伯方言预训练模型微调而成。该模型利用ASTD、ArSAS和SemEval数据集进行了fine-tuning,可通过CAMeL Tools或transformers pipeline轻松集成使用。模型支持对阿拉伯语文本进行积极和消极的二分类情感分析。这一成果对研究阿拉伯语言模型的变体、规模和任务类型之间的相互作用具有重要意义。
distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english - 基于SST-2数据集微调的DistilBERT情感分析模型达到91.3%分类准确率
DistilBERTGithubHuggingfaceSST-2开源项目文本分类机器学习模型模型偏见
这是一个在SST-2数据集上微调的DistilBERT情感分析模型,通过优化学习参数实现91.3%的分类准确率。模型支持英文文本的情感二分类,但在处理不同国家相关文本时存在潜在偏见。作为一个轻量级BERT变体,该模型在保持性能的同时显著降低了计算资源需求。
tweetnlp - 社交媒体文本分析的全能NLP工具集
GithubTweetNLP开源项目数据集模型社交媒体自然语言处理
TweetNLP是一个专注于社交媒体分析的Python库,为Twitter等平台提供全面的文本分析功能。该库集成了多项先进的自然语言处理技术,包括情感分析、表情预测、命名实体识别等。TweetNLP还支持主题分类、讽刺检测、仇恨言论识别和情感识别等多种任务,为社交媒体研究和应用开发提供了强大而灵活的工具集。
twitter-xlm-roberta-base-sentiment-finetunned - XLM-RoBERTa微调的多语言Twitter情感分析模型
GithubHuggingfaceXLM-Roberta多语言模型开源项目情感分类文本分类模型模型微调
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。
bert-base-arabic-camelbert-mix-sentiment - CAMeLBERT微调的阿拉伯语情感分析模型
CAMeLBERT Mix SAGithubHuggingface开源项目情感分析模型自然语言处理阿拉伯语预训练语言模型
这是一个基于CAMeLBERT Mix模型微调的阿拉伯语情感分析模型。该模型使用ASTD、ArSAS和SemEval数据集进行微调,可通过CAMeL Tools或Transformers pipeline使用。模型能准确分析阿拉伯语句子的情感倾向,对正面和负面情感均有良好识别效果。研究还探讨了语言变体、数据规模和微调任务类型对阿拉伯语预训练语言模型的影响,为该领域提供了有价值的见解。
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。
indobert-emotion-classification - 高性能印尼语情感分类BERT模型
GithubHuggingfaceIndoBERTtransformer开源项目情感分类模型模型导入自然语言处理
indobert-emotion-classification是一个基于BERT的印尼语情感分析模型。该模型能够对印尼语文本进行情感分类,支持多种情感标签。通过Hugging Face Transformers库,indobert-emotion-classification可以轻松集成到各种自然语言处理项目中。这个模型适用于分析印尼语社交媒体内容、客户反馈等文本数据的情感倾向,为研究人员和开发者提供了有力的工具。
roberta-base-go_emotions - RoBERTa模型实现28种情感多标签分类
GithubHuggingfaceRoBERTago_emotions数据集text-classification多标签分类开源项目情感分析模型
该模型基于roberta-base,利用go_emotions数据集训练而成,可对文本进行28种情感的多标签分类。模型在测试集上实现0.474的准确率和0.450的F1分数。为提升性能,还提供ONNX版本。研究者可通过Hugging Face Transformers框架便捷应用此模型。值得注意的是,某些情感标签如'gratitude'表现优异,F1值超过0.9,而'relief'等标签表现欠佳,可能与训练数据分布不均有关。通过优化每个标签的阈值,模型的整体F1分数可提升至0.541,显示出进一步改进的潜力。
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。
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