bertweet-pt-sentiment

基于BERTabaporu的葡萄牙语情感分析模型

pysentimiento 模型情感分析 BERT 葡萄牙语 Github Huggingface 开源项目自然语言处理

bertweet-pt-sentiment项目为葡萄牙语情感分析提供了解决方案。它基于BERTabaporu模型，通过pysentimiento库实现文本情感的三分类。该模型在葡萄牙语推文数据上进行了训练，特别适合社交媒体文本分析。项目设计简洁，易于集成，可用于各类葡萄牙语情感分析研究。

BERT-Emotions-Classifier - 情感多标签分类的高效工具

BERTGithubHuggingface多标签分类开源项目情感分析情感分类数据集模型

BERT-Emotions-Classifier是一个专注于多标签情感分类的BERT模型，基于sem_eval_2018_task_1数据集训练，能够识别愤怒、恐惧、喜悦等多种情感。适用于社交媒体和客户评论中的情感分析以及基于情感的内容推荐。尽管存在情感类别和输入长度的限制，但该模型在情感分析中表现优异，需注意可能的偏差问题。

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。

gpt2-small-portuguese - 葡萄牙语NLP高效精调模型的详细解析

GPorTuguese-2GithubHuggingfaceNLP任务开源项目微调模型葡萄牙语语言模型

研究展示了如何在有限资源下使用Hugging Face和fastai v2对英语GPT-2进行精调，构建出葡萄牙语语言模型。该模型基于GPT-2 small，经过一天训练获得37.99%的准确率和23.76的困惑度，显示了其在葡萄牙语文本生成及其他NLP任务中的表现。研究指出，迁移学习可在任何语言的前沿语言模型开发中发挥作用。

indonesia-bert-sentiment-classification - 基于IndoBERT模型的印尼情感分类工具

GithubHuggingfaceIndoBERTIndonesian BERT Base Sentiment ClassifierProsa情感数据集text-classification开源项目情感分析模型

基于IndoBERT和Prosa数据集的模型，提供印尼语文本情感分析与分类，准确识别正面、中立和负面情绪，适用于自然语言处理任务。

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。

phobert-base-vi-sentiment-analysis - 越南语情感分析工具，实现文本情绪精确判定

GithubHuggingfacePhoBert开源项目情感分析情绪分类模型模型训练越南语

模型专注越南语文本情绪识别，提供准确的情感分类。其开放源码和多元应用场合使研究者和开发者受益。

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-uncased-emotion - BERT模型用于情感分析的优化与应用

GithubHuggingfacePyTorch Lightningbert-base-uncased-emotion开源项目情感分析情感类别数据集模型

该项目基于bert-base-uncased模型，并使用PyTorch Lightning技术在一个情感数据集上进行了微调，支持文本分类和情感分析。训练参数包括128的序列长度、2e-5的学习率、32的批处理大小和4个训练周期，运行在两块GPU上。尽管模型尚未最优化，但在实际应用中显示出一定效果，达到了0.931的验证精度。更多项目详情可以通过nlp viewer查看。

FinancialBERT-Sentiment-Analysis - 金融BERT模型优化金融文本情感分析精度

BERT模型GithubHuggingface开源项目情感分类模型自然语言处理金融情感分析金融短语库

FinancialBERT-Sentiment-Analysis是一个针对金融领域的BERT模型，通过大规模金融文本预训练和Financial PhraseBank数据集微调，在金融文本情感分析中表现卓越。该模型超越通用BERT和其他金融特定模型，为金融从业者和研究人员提供了高效的文本挖掘工具，无需大量计算资源即可使用。

distilbert-base-multilingual-cased-sentiments-student - 基于DistilBERT的多语言情感分析模型

DistilBERTGithubHuggingface多语言模型开源项目情感分析文本分类模型零样本蒸馏

这是一个基于DistilBERT的多语言情感分析模型，通过零样本分类管道在多语言情感数据集上进行蒸馏。模型支持英语、阿拉伯语、德语等多种语言，可用于情感分类任务。采用零样本蒸馏技术，在保持较高准确率的同时，有效降低了模型规模。该模型为多语言情感分析提供了一个高效且灵活的解决方案。

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