bert-base-turkish-sentiment-cased

高精度的土耳其语言情感分析BERT模型

数据集 Github 开源项目土耳其语 BERTurk Huggingface 模型训练情感分析模型

该模型基于BERTurk，专为土耳其语言的情感分析设计，结合了电影评论、产品评论和推特数据集，实现了95.4%的准确度。适用于多种土耳其语文本情感分析场景，项目由Savas Yildirim发布于Hugging Face平台，并采用了先进的特征表示与融合技术。使用者需遵循引用要求以符合合规标准。

bert_turkish_sentiment - 微调TurkishBERTweet的高精度土耳其语情感分析模型

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该模型基于VRLLab/TurkishBERTweet微调而来，专门用于土耳其语情感分析。在评估集上达到0.9972的高准确率，显示出强大的性能。模型采用Adam优化器，配合线性学习率调度器，经过3轮训练，每批次处理8个样本。虽然在土耳其语文本情感分析方面表现出色，但其具体应用场景和限制仍有待进一步研究。

bert-base-turkish-cased-mean-nli-stsb-tr - BERT模型在土耳其语句子相似度任务中的应用

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该项目提供了一个针对土耳其语优化的BERT句子相似度模型。模型能够将句子转换为768维向量，适用于聚类和语义搜索等任务。它基于机器翻译的土耳其语NLI和STS-b数据集训练而成，支持sentence-transformers和HuggingFace Transformers两种调用方式，使用简便。测试结果显示，该模型在土耳其语句子相似度任务上表现优异。

bert-base-turkish-128k-uncased - 土耳其BERTurk无标记语言模型

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土耳其BERTurk模型由德国巴伐利亚州立图书馆的MDZ团队开发，并得到土耳其NLP社区的支持。此无标记BERT模型使用包含土耳其语OSCAR语料库、维基百科、OPUS语料库及Kemal Oflazer提供的语料进行训练，总语料量为35GB。模型在Google的TPU v3-8上通过TensorFlow Research Cloud训练了200万步，词汇量为128k，目前支持PyTorch-Transformers。

bert-base-turkish-cased - 巴伐利亚州立图书馆开发的土耳其语BERT预训练模型

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巴伐利亚州立图书馆MDZ数字图书馆团队开发的土耳其语BERT模型，使用多种语料库进行预训练。该模型基于35GB、44亿token的语料库，经过200万步训练，可通过Hugging Face Transformers库加载。它为土耳其语自然语言处理任务如词性标注和命名实体识别提供了基础支持。模型采用了OSCAR语料库、Wikipedia、OPUS语料库等多种资源，旨在提升土耳其语NLP任务的性能。

bert-base-turkish-uncased - 巴伐利亚州立图书馆开源的土耳其语预训练BERT模型

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巴伐利亚州立图书馆MDZ团队开发的土耳其语BERT模型，基于35GB语料库训练而成，涵盖OSCAR、维基百科及OPUS等多个数据集，包含44亿个标记。该模型采用Google TPU v3-8进行200万步训练，完全兼容PyTorch-Transformers框架，可应用于词性标注、命名实体识别等土耳其语自然语言处理任务。

bert-base-turkish-cased-ner - 土耳其语BERT命名实体识别模型实现99.61%准确率

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该项目提供了一个基于BERT的土耳其语命名实体识别模型。通过使用精选的土耳其NER数据集进行微调，模型能够识别人名、组织机构和地点等实体。在多个测试集上，模型展现出优异性能，总体F1分数为96.17%，准确率达99.61%。项目还提供了简洁的使用接口，便于集成到各种土耳其语自然语言处理任务中。

bert-turkish-text-classification - BERT土耳其语文本分类模型支持7大类别

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BERT土耳其语文本分类模型通过微调Turkish BERT预训练模型而来，利用TTc4900数据集训练出支持7个类别的分类能力。涵盖世界、经济、文化等领域，开发者可借助Transformers库快速部署，实现土耳其语文本的高效分类。

bert-base-multilingual-uncased-sentiment - BERT多语言产品评论情感预测模型

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bert-base-multilingual-uncased-sentiment是一个基于BERT的多语言情感分析模型，支持英、荷、德、法、西、意六种语言的产品评论分析。模型通过1至5星评级预测评论情感，在大规模多语言产品评论数据集上训练。测试结果显示，模型在各语言上均达到较高的准确率，特别是在'差一星'的宽松评估标准下，准确率普遍超过93%。该模型可直接应用于目标语言的产品评论情感分析，也可作为相关任务的预训练模型进行进一步微调。

distilbert-base-turkish-cased - 轻量级高性能土耳其语BERT模型

BERTGithubHuggingface土耳其语言模型开源项目模型模型蒸馏深度学习自然语言处理

distilbert-base-turkish-cased是一个开源的土耳其语蒸馏BERT模型，通过知识蒸馏技术在保持与原始BERTurk相近性能的同时显著降低了模型规模。该模型在词性标注等任务上表现出色，超越了更大规模的XLM-RoBERTa模型，适用于土耳其语文本分类、命名实体识别等多种自然语言处理任务。

bert-base-uncased-emotion - 情感数据集的高效文本分类模型

F1分数GithubHuggingfacebert-base-uncased-emotion准确率开源项目情感分析文本分类模型

bert-base-uncased模型针对情感数据集的微调结果显示，其在准确率和F1分数分别达到94.05%和94.06%。借助PyTorch和HuggingFace平台，该模型实现高效的情感文本分类，适用于社交媒体内容分析，特别是在Twitter环境中，为数据科学家和开发人员提供情感解析的精确工具。

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