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bertweet-pt-sentiment

基于BERTabaporu的葡萄牙语情感分析模型

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。

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。
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。
rust-bert - 基于Rust语言开发的高效自然语言处理库
Githubrust-bert开源项目情感分析机器翻译自然语言处理问答系统
rust-bert是基于Rust语言开发的高效自然语言处理库,支持问答、命名实体识别、翻译和摘要生成等多种任务。此库支持多线程分词和GPU推断,具备丰富的API,便于开发者和研究人员快速部署使用多种预训练模型。
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。
pytorch-sentiment-analysis - 使用PyTorch进行电影评论情感分析的教程
GithubPyTorchPython 3.9开源项目情感分析教程神经网络
该开源项目提供了一系列教程,使用PyTorch实现序列分类模型,主要用于从电影评论中预测情感。课程内容包括神经词包模型、递归神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)和Transformer模型的理论与实践。此外,还讲解了如何使用torchtext库简化数据加载和预处理。如果有任何疑问或反馈,可以随时通过提交问题进行交流。
classifier-multi-label - 基于BERT的多标签文本分类算法实现
BERTGithubSeq2SeqTextCNNtf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits多标签分类开源项目
本项目介绍了如何使用BERT结合TextCNN、Denses、Seq2Seq等多种算法实现多标签文本分类。涵盖了模型结构、损失函数和解码方法等细节,展示了不同方法在推理速度和分类效果上的表现,提供了实验数据和结论,帮助开发者选择最佳解决方案。
PL-BERT - 通过PL-BERT实现更自然的语音合成
GithubPL-BERT图标预测开源项目文本转语音自然语言模型语音合成
PL-BERT,一种创新的音素级预训练语言模型,通过预测掩码音素对应的字形,有效提升了多语种文本到语音转换的自然度和准确性。经科学评估,其合成语音质量在面对非模型文本时,较传统方法有明显提高,推动了语音合成技术的进步。
Keras-TextClassification - 多样预训练模型支持的高效文本分类工具
GithubKeras-TextClassification嵌入式模型开源项目文本分类深度学习神经网络
为中文用户提供高效的文本分类解决方案,支持FastText、BERT、Albert等多种预训练模型,涵盖词、字、句子嵌入。详细介绍数据处理与模型训练流程,通过下载与调用数据,实现多标签分类和文本相似度计算,简化复杂的自然语言处理任务。
GPT Twitter Bot - Twitter用户个性分析工具
AI工具cookies应用程序数据收集用户体验用户行为
GPT Twitter Bot通过分析Twitter发帖内容,利用自然语言处理技术洞察用户个性特征。该工具为社交媒体分析提供了新视角,可用于个人品牌塑造和社交策略制定。作为一个AI应用,它展示了人工智能在社交媒体分析领域的应用潜力,为用户提供了一种自我探索方式。GPT Twitter Bot不仅帮助用户理解自己在社交媒体上的表现,还为社交媒体策略提供有价值的见解。
flair - 一个易用的最先进自然语言处理和文本嵌入框架,支持多语言模型应用
FlairGithubPyTorch开源项目情感分析文本嵌入自然语言处理
Flair 是一个强大的自然语言处理库,支持命名实体识别、情感分析、词性标注等多种功能,并且支持多种语言。通过简易接口,用户可以轻松使用和整合多种词和文档嵌入,基于 PyTorch 框架进行模型训练和实验。Flair 还对生物医学文本有特殊支持,并提供最新的命名实体识别模型,性能媲美甚至超过当前最优结果。用户可以在 Hugging Face 平台上访问并试用这些模型。
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