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BETO基于情境的西班牙语仇恨言论多标签分类模型

这个基于BETO的模型为西班牙语仇恨言论检测提供了创新解决方案。它不仅能识别针对8个不同群体的仇恨言论,还能检测暴力煽动。通过综合分析评论内容和背景信息,模型实现了更准确的多标签分类。研究人员和内容审核者可以利用此工具,快速获取详细的仇恨言论分析结果,有助于更好地理解和应对在线仇恨言论问题。

pysentimiento - 社交NLP任务的高级Python工具包
GithubNLP任务Transformerpysentimiento开源项目情感分析预处理
pysentimiento是一个Python工具包,专为情感分析和社交NLP任务设计。它支持多种语言,包括西班牙语、英语、意大利语和葡萄牙语,可以进行情感分析、仇恨言论检测、讽刺检测及情感分析等。使用简单,只需通过pip安装并调用预设模型即可。适用于研究者和开发者的强大开源工具。
BertWithPretrained - 基于PyTorch实现的BERT模型及相关下游任务
BERTGithubPyTorchTransformer中文文本分类开源项目英文文本分类
该项目基于PyTorch实现了BERT模型及其相关下游任务,详细解释了BERT模型和每个任务的原理。项目支持分类、翻译、成对句子分类、多项选择、问答和命名实体识别等任务,涵盖中文和英语的自然语言处理。此外,项目还含有丰富的数据集和预训练模型配置文件。
BERTopic - 高效的Transformers主题建模,支持多种模式
BERTopicGithubPythonc-TF-IDFtransformers主题建模开源项目
BERTopic是一种利用Transformers和c-TF-IDF进行主题建模的技术,能够生成易于解释的密集主题聚类,同时保留关键词描述。该项目支持多种主题建模方法,如有监督、半监督和无监督模式,具有模块化和高扩展性。丰富的可视化功能和多种表示方法进一步支持深入分析。BERTopic还兼容多种嵌入模型,并支持多语言处理,适应不同应用场景。
awesome-huggingface - 综合NLP开源项目与Hugging Face集成工具
GithubHugging FaceNLP工具包transformers开源项目机器学习自然语言处理
该项目列出了多个优秀的开源项目和应用,均与Hugging Face库集成,为各类NLP任务提供有效的解决方案。内容涵盖官方库教程、NLP工具包、文本表示、推理引擎、模型扩展、模型压缩、对抗攻击、风格转换、情感分析、语法纠正、翻译、知识与实体、语音处理、多模态学习、强化学习、问答系统、推荐系统、评估工具、神经搜索、云支持和硬件支持等多个领域。此项目能够帮助用户找到并使用适合的工具和库,提升自然语言处理任务的效率和效果。
text2vec - 多模型文本向量化工具,支持多语言文本匹配分析
BERTGithubText2vec开源项目文本向量化文本相似度模型训练
text2vec工具实现了多种文本向量表示和相似度计算模型,如Word2Vec、BERT、Sentence-BERT和CoSENT。最新版本增加了多卡推理和命令行工具,方便用户批量处理文本向量化。它在中英文测试集上的表现优秀,尤其新版中文匹配模型在短文本区分上有显著提升。该工具为中文和多语言文本匹配提供了丰富的支持,能够满足各种文本语义分析任务的需求。
Hugging Face - 源代码开源平台
AI工具AI开发Hugging Face企业解决方案合作平台开源机器学习模型训练热门
Hugging Face是开放源码机器学习平台,支持模型、数据集与应用的无限制托管,包含丰富的模态支持,已服务于超过5万家机构。
BERTweet - 专为英语推文预训练的大规模语言模型,助力自然语言处理
BERTweetCOVID-19GithubRoBERTa开源项目英文推文语言模型
BERTweet是首个专为英语推文预训练的公共语言模型,基于RoBERTa预训练程序,使用850M条推文数据进行训练,包含普通推文和疫情相关推文。BERTweet提供多种预训练模型,能够无缝集成于transformers和fairseq框架,支持情感分析、命名实体识别等自然语言处理任务,为研究和应用提供有力支持。
EasyContext - 优化语言模型上下文长度至百万级的开源项目
EasyContextGithub开源项目注意力机制训练技巧语言模型长上下文模型
EasyContext 是一个开源项目,致力于优化语言模型的上下文长度至 100 万个标记。项目结合序列并行、Deepspeed zero3 卸载和 Flash attention 等技术,实现了对 Llama2-7B 和 Llama2-13B 模型的全参数微调。通过最小化硬件需求,EasyContext 展示了长上下文扩展的可行性,并提供简洁的实现代码和评估结果,为自然语言处理研究和开发提供了有价值的资源。
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。
setfit - SetFit高效小样本学习框架,支持多语言文本分类
GithubHugging Face HubSetFit多语言支持少量标签数据开源项目无需提示
SetFit是一种高效且无需提示的小样本微调框架,利用Sentence Transformers实现高准确度的小样本学习。不需要手工制作提示或语言模型转换器,直接从文本示例生成丰富嵌入,大大提高训练速度。在仅有少量标记数据的情况下,SetFit的精度可与大型模型相媲美。例如,针对客户评论情感数据集,仅使用每类8个标记样本就能达到RoBERTa Large的全量训练精度。支持多语言文本分类,兼容Hugging Face Hub,训练和推理过程简单直观,是一个高效实用的选择。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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