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tiny-bert-sst2-distilled

轻量级BERT文本情感分类模型

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。

albert-base-v2-emotion - ALBERT架构情感分析模型:Twitter数据集微调与性能评估
AlbertGithubHuggingface开源项目情感分析文本分类机器学习模型自然语言处理
albert-base-v2-emotion是一个基于ALBERT架构的情感分析模型,在Twitter情感数据集上进行了微调。该模型在准确率和F1分数方面分别达到93.6%和93.65,展现了优秀的性能。模型训练采用HuggingFace Trainer,使用2e-5学习率、64批量大小和8轮训练。与同类模型相比,albert-base-v2-emotion在性能和处理速度间取得了平衡。开发者可以通过简洁的Python代码集成此模型,轻松实现文本情感分类功能。
bert_uncased_L-2_H-512_A-8 - 小型BERT模型在资源受限环境中的表现及应用策略
BERTGLUEGithubHuggingface开源项目模型模型训练知识蒸馏计算资源
24款小型BERT模型在低计算资源环境中通过知识蒸馏实现有效性能,支持与BERT-Base和BERT-Large相同的微调模式。这些模型为中小型机构的研究提供了创新支持,尤其是在GLUE测试中通过优化批大小和学习率等微调参数。这些模型为探索非传统扩容的创新应用提供了可能性。
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。
distilbert-base-turkish-cased - 轻量级高性能土耳其语BERT模型
BERTGithubHuggingface土耳其语言模型开源项目模型模型蒸馏深度学习自然语言处理
distilbert-base-turkish-cased是一个开源的土耳其语蒸馏BERT模型,通过知识蒸馏技术在保持与原始BERTurk相近性能的同时显著降低了模型规模。该模型在词性标注等任务上表现出色,超越了更大规模的XLM-RoBERTa模型,适用于土耳其语文本分类、命名实体识别等多种自然语言处理任务。
bert-base-uncased-finetuned-semeval24 - BERT微调模型在文本分类任务中的出色表现
F1GithubHuggingfacebert-base-uncased准确率开源项目损失模型精调
该微调模型基于google-bert/bert-base-uncased,采用Adam优化器和线性学习率调度策略,经过5个学习周期,在评估集合上取得了0.8254的准确率和0.8237的F1值,适用于需要精确度的文本分类任务。
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。
bert-base-indonesian-1.5G-sentiment-analysis-smsa - BERT基础印尼语情感分析模型实现高精度文本分类
BERTGithubHuggingfaceindonlu印尼语开源项目情感分析机器学习模型
这是一个基于cahya/bert-base-indonesian-1.5G模型在indonlu数据集上微调的印尼语情感分析模型。在评估集上,该模型实现了93.73%的准确率,为印尼语文本分类任务提供了高效解决方案。模型使用Adam优化器和线性学习率调度器,通过10轮训练达到了稳定的性能表现。
SaBERT-Spanish-Sentiment-Analysis - 基于BERT的西班牙语情感分析分类器
GithubHuggingfaceSpanish Sentiment Analysistweet开源项目情感分析模型西班牙语
SaBERT-Spanish-Sentiment-Analysis是一个由布宜诺斯艾利斯大学学生开发的BERT模型,专注于西班牙语情感分析。使用微调的dccuchile/bert-base-spanish-wwm-uncased模型,并在11,500条西班牙语推文数据集上训练,准确率达到86.47%。用户可以使用pip安装依赖并加载模型,通过内置函数进行情感预测。项目遵循Apache 2.0开源许可证,提供详细的使用指南。
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。
SocialBERT-social - ESG领域社会文本分类的优化语言模型
ESGGithubHuggingfaceSocialBERT人工智能开源项目模型社会文本分类自然语言处理
SocialBERT-social是专注于ESG领域社会文本分类的高效语言模型。通过在SocialBERT-base基础上利用2k社会数据集进行微调,该模型大幅提升了社会文本识别精度。它与Hugging Face pipeline无缝集成,适用于复杂的ESG分析和风险评估任务。项目还提供了详尽的使用指南和相关论文,为研究者和实践者提供了全面的支持。
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