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torchMoji

基于表情符号的情感分析深度学习模型

TorchMoji是PyTorch实现的DeepMoji模型,通过分析12亿条带表情符号的推文来理解语言表达情感的方式。该模型利用迁移学习在多个情感相关的文本建模任务中实现了优秀性能。项目包含预训练模型、数据处理工具和示例代码,方便研究者和开发者将情感分析应用于各种文本理解任务。TorchMoji模型可用于情感分类、情感强度预测和讽刺检测等任务,为自然语言处理研究和应用提供了有力工具。

FinTwitBERT-sentiment - 基于BERT的金融推文情感分析工具
BERT模型FinTwitBERTGithubHuggingface开源项目模型社交媒体分析自然语言处理金融推文情感分析
FinTwitBERT-sentiment基于1000万条金融推文预训练的FinTwitBERT模型开发,通过38,091条人工标注数据和142万条合成数据进行微调,专注于分析社交媒体金融文本的情感倾向。此模型支持通过Hugging Face transformers库集成,适用于金融推文和相关社交媒体内容的情感分析任务。
bertweet-base-sentiment-analysis - 英文推文情感分析模型 BERTweet-Sentiment
BERTweetGithubHuggingface开源项目情感分析推特数据机器学习模型模型自然语言处理
bertweet-base-sentiment-analysis是一个基于SemEval 2017语料库训练的英文情感分析模型。它利用BERTweet作为基础,能够识别文本中的积极、消极和中性情感。作为pysentimiento库的组成部分,该开源项目主要面向非商业用途和科研领域,为自然语言处理研究提供了实用的情感分析工具。
OLMo-7B-0724-hf - OLMo开放式语言模型促进语言处理技术进步
AI2GithubHuggingfaceOLMo变形金刚开源语言模型开源项目模型自然语言处理
OLMo是由AI2开发的开源语言模型系列,旨在推动语言模型科学研究。该模型基于Dolma数据集训练,采用先进的Transformer结构,实现性能提升和多阶段优化。OLMo-7B-0724-hf具备强大的文本生成能力,适用于文本推理和生成任务。支持在HuggingFace平台上进行加载、微调和评估,且提供多种数据检查点,方便研究与开发。该项目得到多家机构支持,并在多个主要AI任务中表现优异。
torchtune - PyTorch原生库助力简化大语言模型开发
GithubLLMPyTorchtorchtune开源项目微调模型训练
torchtune是一个PyTorch原生库,专为简化大语言模型(LLM)的创建、微调和实验而设计。该库提供了主流LLM的PyTorch实现、易用的微调技术配方、YAML配置文件和多种数据集格式支持。torchtune注重与生态系统工具集成,如Hugging Face、EleutherAI评估工具和PyTorch FSDP等。支持多种模型和微调方法,并优化内存效率,适配不同硬件环境。
EmojiTell - 智能文本与表情符号转换工具
AI工具EmojiTell文本转换社交媒体表情符号翻译
EmojiTell是一款创新型在线工具,通过人工智能技术实现文本和表情符号的双向转换。平台功能包括文本转表情符号、表情符号含义解析、表情符号美学创作、表情符号艺术生成和文本表情化。该工具旨在提升数字沟通的趣味性和表现力,适用于多种社交媒体平台。EmojiTell为个人用户和内容创作者提供丰富的表情符号资源,使沟通更加生动有趣。
Pytorch-NLU - 轻量级NLP工具包 支持文本分类和序列标注
GithubPytorch-NLU序列标注开源项目文本分类自然语言处理预训练模型
Pytorch-NLU是一个轻量级自然语言处理工具包,专注于文本分类、序列标注和文本摘要任务。该工具包支持BERT、ERNIE等多种预训练模型,提供多种损失函数,具有依赖少、代码简洁、注释详细、配置灵活等特点。Pytorch-NLU包含丰富的数据集,使用方式简单,可快速应用于实际NLP项目中。
transformers - 机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理
GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理
探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型,适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括: - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成 此外,还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用,支持模型间的快速切换与无缝整合。
facetorch - Python库支持深度学习的面部检测和分析,同时加速CPU和GPU性能
GithubPython库TorchScriptfacetorch开源项目深度学习面部分析
Facetorch是一个Python库,使用深度神经网络进行面部检测和特征分析。它支持Hydra配置,使用conda-lock和Docker进行环境重现,并通过TorchScript加速CPU和GPU性能。该工具可扩展,允许通过Google Drive上传模型文件和添加配置文件。请谨慎使用,并遵循欧盟可信AI伦理指南。
twitter-xlm-roberta-base-sentiment-multilingual - XLM-RoBERTa模型在多语言推特情感分析中的应用
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTasentiment analysistweetnlp多语言开源项目文本分类模型
本项目是基于cardiffnlp/twitter-xlm-roberta-base模型针对多语言推特情感分析进行的微调。模型在cardiffnlp/tweet_sentiment_multilingual数据集上训练,通过tweetnlp库实现。测试结果显示,模型在F1分数和准确率方面均达到约69%的性能。研究人员和开发者可使用简单的Python代码调用此模型,为多语言社交媒体内容分析提供了实用的解决方案。
distilbert-base-uncased-go-emotions-student - 面向GoEmotions数据集的高效情感分类模型
GithubGoEmotionsHuggingface开源项目文本分类模型模型蒸馏语言模型零样本分类
该模型运用未标注GoEmotions数据集,利用零样本学习技术进行精炼。尽管其性能可能略逊于完全监督下的模型,但它展示了如何将复杂的自然语言推理模型简化为高效的模型,以便在未标注数据上进行分类器训练。
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