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rubert-base-cased-russian-sentiment

基于RuBERT的俄语短文本情感分析模型

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。

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。
robust-swedish-sentiment-multiclass - 瑞典多标签情感分类器促进文本分析
GithubHuggingfaceKBLabMegatron-BERT-large-165K多标签开源项目情感分类器模型瑞典语
该项目提供了一种经过精细调整的多标签情感分类器,基于Megatron-BERT-large-165K模型开发,对75K瑞典文本进行训练。此模型支持多种语言环境的文本分析任务,详情请参考KBLab博客。
twitter-roberta-base-offensive - 基于roBERTa的推特攻击性语言识别模型
GithubHuggingfaceroBERTa开源项目情感分析推特数据文本分类模型自然语言处理
这是一个基于roBERTa-base的模型,通过5800万条推文训练并使用TweetEval基准进行微调,专门用于识别攻击性语言。该模型能对文本进行预处理和分类,区分攻击性和非攻击性内容。它采用了自然语言处理技术,可作为社交媒体平台的内容审核工具。模型支持Python环境下的使用,能够输出文本的攻击性概率评分。
rut5_base_headline_gen_telegram - 俄罗斯T5模型的电报头条生成工具
GithubHuggingfaceIT公司Совет Федерацииналогообложение俄罗斯全球互联网公司开源项目模型
通过对RuAll数据集的训练,这个项目基于RuT5基础模型,专注于生成电报讯息的标题。项目使用Python与Transformers库,提供文本摘要自动生成方案,适用于新闻短讯等文本。该模型能够生成符合俄罗斯语言习惯的新闻标题,被设计用于社交媒体和新闻聚合平台等场景,并指出模型的适用范围和局限性。
bertweet-pt-sentiment - 基于BERTabaporu的葡萄牙语情感分析模型
BERTGithubHuggingfacepysentimiento开源项目情感分析模型自然语言处理葡萄牙语
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。
robertuito-sentiment-analysis - RoBERTuito西班牙语推文情感分析开源模型
GithubHuggingfaceRoBERTuitopysentimiento开源项目情感分析推特模型西班牙语
robertuito-sentiment-analysis是一个开源的西班牙语推文情感分析模型。基于RoBERTuito预训练模型,使用TASS 2020语料库训练,支持积极、消极和中性三类情感标签。该模型通过pysentimiento库易于使用,在多项NLP任务中表现优异,并具有一定的跨语言能力。项目提供了详细的使用说明和性能评估结果,适用于研究和应用开发。
rugpt3small_based_on_gpt2 - 俄语预训练语言模型基于GPT-2架构
GPTGithubHuggingfaceTransformers俄语开源项目模型自然语言处理预训练模型
rugpt3small_based_on_gpt2是SberDevices团队开发的俄语预训练语言模型。基于GPT-2架构,该模型在80B个token上训练约3轮,序列长度为1024,并进行了2048上下文长度的微调。训练过程耗时一周,使用32个GPU。该模型为俄语自然语言处理提供了坚实基础,其详细设计和评估已在相关论文中记录。
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。
rugpt3large_based_on_gpt2 - 俄语Transformer模型SberDevices团队的训练与评估
GithubHuggingfaceSberDevicesTransformerrugpt3large_based_on_gpt2开源项目模型语言模型预训练模型
SberDevices团队开发的俄语Transformer模型,基于PyTorch进行训练,使用80B个标记在1024序列长度下进行3轮训练,接着进行2048长度的微调。整个过程耗时14天,最终在测试集上的困惑度为13.6,为俄语处理提供了新的可能性。
rut5-base-absum - 结合多任务训练的俄语文本抽象摘要模型
GithubHuggingfacePyTorchRussian summarization开源项目数据集模型模型微调语言模型
该模型基于cointegrated/rut5-base-multitask,为俄语文本的抽象摘要进行了优化,微调时使用了四个数据集。通过指定文本和参数,如词数、压缩率及最大长度,生成简明准确的摘要,适用于多种长度和复杂程度的文本。模型在提高摘要效率和内容相关性方面表现优异,特别适合需要简化信息的场合。
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