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。

bertweet-tb2_ewt-pos-tagging - Twitter词性标注模型，提升标注准确性

GithubHuggingfaceTweebankNLPTweetTokenizerTwitter开源项目模型社交媒体分析词性标注

该项目提供了适用于Tweebank V2基准的Twitter词性标注模型，准确率达95.38%，结合Tweebank-NER与English-EWT数据进行训练，支持社交媒体分析。使用前需通过TweetTokenizer进行tweets预处理以获得最佳效果。

indobert-emotion-classification - 高性能印尼语情感分类BERT模型

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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。

bert-finetuned-japanese-sentiment - 日语电商评论情感分析BERT微调模型

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该模型基于cl-tohoku/bert-base-japanese-v2微调，使用20,000条亚马逊日语评论进行训练。经过6轮训练后，模型能够将文本准确分类为正面、中性或负面情感，验证集准确率达81.32%。此模型主要适用于日语电商评论等领域的情感分析任务。

rubert-base-cased-russian-sentiment - 基于RuBERT的俄语短文本情感分析模型

GithubHuggingfaceRuBERT俄语多类分类开源项目情感分析文本分类模型

这是一个基于RuBERT的俄语情感分析模型，专门用于短文本的多类别情感分类。模型支持中性、积极和消极三种情感标签，可通过Python代码轻松调用。它在多个俄语数据集上进行了微调，涵盖新闻、评论和社交媒体文本。该模型为需要进行俄语文本情感分析的开发者和研究人员提供了一个实用的工具。

sbert-base-cased-pl - 波兰语言语义相似度高效模型

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sbert-base-cased-pl是SentenceBERT的改进版，利用siamese与triplet网络结构生成语义嵌入，以余弦相似度进行判断。该模型基于波兰语HerBERT，专注于语义文本相似性优化，训练数据来源于Wikipedia，并通过字节对编码进行分词，准确率达82.31%。适用于波兰语相关环境与分词器场景。

bert-base-spanish-wwm-cased - 基于大规模语料库训练的西班牙语BERT模型

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BETO是一个基于大规模西班牙语语料库训练的BERT模型，采用全词遮蔽技术，提供uncased和cased两个版本。在词性标注、命名实体识别和文本分类等多项西班牙语基准测试中，BETO表现优于多语言BERT。研究者可通过Hugging Face Transformers库轻松使用该模型，为西班牙语自然语言处理研究和应用提供有力支持。

beto - 西班牙语BERT模型：BETO

BERTBETOGithub开源项目模型西班牙语语料库

此页面介绍了一个基于大型西班牙语语料库训练的BERT模型BETO，提供无区分大小写和区分大小写的Tensorflow和Pytorch版本。BETO应用全词掩蔽技术，在多项西班牙语基准测试中表现优异，并与多语言BERT及其他模型进行了对比。用户可以在HuggingFace Model Repository下载BETO模型，并通过HuggingFace Transformers库轻松使用。此外，页面还包含示例代码和引用信息。

bert-base-uncased-yelp-polarity - BERT模型基于Yelp评论数据集实现高准确率情感分析

GithubHuggingfaceTextAttackbert-base-uncased序列分类开源项目模型模型微调自然语言处理

该项目基于bert-base-uncased模型，利用TextAttack框架和yelp_polarity数据集进行微调，构建了一个文本情感分类器。经过5轮训练，模型在评估集上达到96.99%的准确率。支持最大256的序列长度，专门用于Yelp评论的情感分析。模型采用16的批次大小和5e-05的学习率，展现出优秀的性能表现。

twitter-roberta-base-emotion-multilabel-latest - 精确识别推文情绪的多标签分类模型

GithubHuggingfacetweetnlptwitter-roberta-base-emotion-multilabel-latest多标签分类开源项目情感分析机器学习模型

该项目微调了cardiffnlp/twitter-roberta-base-2022-154m模型，专注于SemEval 2018情感分析任务，显著增强推文的多标签情绪分类能力。模型在测试集上的F1 micro为0.7169，F1 macro为0.5464，是推文情感分析的理想选择。适用于tweetnlp和transformers中的文本分类任务，支持通过Python加载工具进行灵活使用，有助于社交媒体情感解析。

bert-base-arabic-finetuned-emotion - bert-base-arabic 模型在情感识别中的应用与优化

GithubHuggingfaceTransformersbert-base-arabic-finetuned-emotion开源项目情感检测文本分类模型阿拉伯文本

本项目展示了一种基于bert-base-arabic的微调情感检测模型，在emotone_ar数据集上实现了74%的准确率和F1分数。该模型通过Transformer技术增强了情感分析能力，适用于阿拉伯语文本处理。用户可以在Hugging Face平台找到此预训练模型，并应用于其自然语言处理任务。

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