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t5-base-finetuned-span-sentiment-extraction

基于T5的文本情感关键词提取模型

基于Google T5模型的情感跨度提取(Sentiment Span Extraction)微调项目,通过识别文本中表达情感的关键词或短语,实现社交媒体文本分析。项目使用Tweet Sentiment Extraction数据集训练,支持提取积极、消极或中性情感判断的文本片段,可应用于品牌监测和情感分析场景。

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。
robertuito-sentiment-analysis - RoBERTuito西班牙语推文情感分析开源模型
GithubHuggingfaceRoBERTuitopysentimiento开源项目情感分析推特模型西班牙语
robertuito-sentiment-analysis是一个开源的西班牙语推文情感分析模型。基于RoBERTuito预训练模型,使用TASS 2020语料库训练,支持积极、消极和中性三类情感标签。该模型通过pysentimiento库易于使用,在多项NLP任务中表现优异,并具有一定的跨语言能力。项目提供了详细的使用说明和性能评估结果,适用于研究和应用开发。
tiny-bert-sst2-distilled - 轻量级BERT文本情感分类模型
BERTGithubHuggingface开源项目数据集微调文本分类机器学习模型模型训练
tiny-bert-sst2-distilled模型通过对BERT基础版本进行蒸馏优化,专注于文本情感分类任务。该模型在SST-2评估集上达到83.26%的准确率,保持了不错的性能表现。模型架构采用2层transformer结构,隐藏层维度为128,具有轻量化特点,适合在计算资源有限的环境中部署使用。
emotion-english-distilroberta-base - DistilRoBERTa英文文本情感分析模型
DistilRoBERTaGithubHugging FaceHuggingface开源项目情感分类机器学习模型自然语言处理
该模型基于DistilRoBERTa-base微调,用于英文文本情感分析。可预测7种情绪:愤怒、厌恶、恐惧、快乐、中性、悲伤和惊讶。训练数据来自Twitter、Reddit等6个多样化数据集。提供简单的3行代码使用方法,适用于单个文本和完整数据集分析。模型在平衡数据集上的评估准确率为66%,远高于随机基准。
distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english - JavaScript情感分析中的ONNX优化
GithubHuggingfaceONNXTransformers.jsWebML变压器开源项目情感分析模型
基于ONNX权重实现Transformers.js的兼容性,能够快速执行情感分析。安装Transformers.js库后,即可使用预训练模型进行高效的文本情感分析。这种方法有效提高了模型运行速度,并支持WebML,是JavaScript开发者的重要工具。
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。
sentiment-analysis - 多种中文情感分析方法及实现途径
GithubSentiment Analysis开源项目情感分析文本分类深度学习自然语言处理
该页面介绍了中文情感分析的三种类型:基于情感词典、传统机器学习和深度学习的方法,并展示了四种实现方式:词典法、Bayes法、ALBERT与TextCNN结合及其emoji扩展。适合自然语言处理和文本分类爱好者深入了解情感分析的实现手段。
mindnlp - 开源自然语言处理与大语言模型框架
GithubMindNLPMindSpore大语言模型开源项目自然语言处理预训练模型
MindNLP是一个基于MindSpore的开源自然语言处理库,支持语言模型、机器翻译、问答系统、情感分析、序列标注和摘要生成等多种任务。该项目集成了BERT、Roberta、GPT2和T5等多种预训练模型,通过类似Huggingface的API简化了使用流程。用户可通过pypi或源代码安装该库,并支持包括Llama、GLM和RWKV在内的大型语言模型的预训练、微调和推理,非常适合研究者和开发人员构建和训练模型。
byt5 - 字节级预训练语言模型开启无词元化时代
ByT5GithubUTF-8字节开源项目自然语言处理语言模型预训练
ByT5作为mT5模型的无词元化版本,通过直接操作UTF-8字节实现了文本处理的简化。研究表明,ByT5在多种任务中与mT5旗鼓相当,并在处理噪声文本和对拼写发音敏感的任务中表现更为出色。该项目不仅开源了完整的模型训练、微调和评估代码,还提供了从小型到超大型的多个预训练模型检查点,为推动自然语言处理技术向无词元化方向发展做出了重要贡献。
pytorch-sentiment-neuron - Pytorch版本的情感神经元实现情感分析与文本生成
Githubcudamlstm_ns.ptpython 3.5pytorchsentiment开源项目
项目pytorch-sentiment-neuron基于Pytorch,实现了利用情感神经元进行情感分析和文本生成。用户可以通过预设模型文件和简单的命令行操作生成文本并进行情感分析,lm.py文件还允许在新数据上重新训练模型。该项目依赖Pytorch、Cuda和Python 3.5,适用于自然语言处理和情感分析领域的研究人员和开发者。
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