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。

AraBert-Arabic-Sentiment-Analysis - 基于AraBERT的阿拉伯语情感分析模型实现80%分类准确率

AraBERTGithubHuggingface开源项目情感分析机器学习模型自然语言处理阿拉伯语情感分析

基于AraBERT预训练模型微调的阿拉伯语情感分析模型，在评估数据集上实现了80.03%的准确率和65.43%的宏F1分数。模型采用Adam优化器和线性学习率调度器，使用16的训练批次大小，经过2轮训练得到。基于Transformers框架开发，专注于阿拉伯语文本的情感分类任务。

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。

bertweet-base-sentiment-analysis - 英文推文情感分析模型 BERTweet-Sentiment

BERTweetGithubHuggingface开源项目情感分析推特数据机器学习模型模型自然语言处理

bertweet-base-sentiment-analysis是一个基于SemEval 2017语料库训练的英文情感分析模型。它利用BERTweet作为基础，能够识别文本中的积极、消极和中性情感。作为pysentimiento库的组成部分，该开源项目主要面向非商业用途和科研领域，为自然语言处理研究提供了实用的情感分析工具。

bert-fa-base-uncased-sentiment-snappfood - ParsBERT波斯语评论情感分析模型

GithubHuggingfaceParsBERTSnappFood人工智能开源项目情感分析模型自然语言处理

ParsBERT波斯语情感分析模型针对SnappFood外卖平台的用户评论进行情感分类。该模型基于ParsBERT v2.0架构，使用7万条标注数据训练，可将评论准确分类为正面或负面情绪。模型在测试中实现87.98%的F1分数，并提供Colab环境供开发者使用。

distilbert-base-multilingual-cased-sentiment - 多语种情感分析模型的高效文本分类能力

Amazon评论GithubHuggingfacedistilbert-base-multilingual-cased-sentiment开源项目情感分析文本分类机器学习模型

本项目基于distilbert-base-multilingual-cased模型进行微调，在amazon_reviews_multi数据集上实现了优异的文本分类效果，准确率和F1值均为0.7648。模型通过优化训练参数和分布式数据处理，实现高效运行，适合多语言情感分析应用场景，可用于全球市场的用户评价分析。

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。

bert-fa-base-uncased-sentiment-deepsentipers-binary - 波斯语情感分析优化：ParsBERT v2.0项目

DeepSentiPersDigikalaGithubHuggingfaceParsBERTSnappFood开源项目情感分析模型

该项目专注于ParsBERT v2.0在波斯语情感分析中的表现，通过更新词汇表和微调训练数据集，如Digikala、SnappFood和DeepSentiPers，实现文本情感的多类别及二元分类测试，其中去除了中性类别。ParsBERT v2在测试中展现出优秀的性能，为研究人员提供了有效的工具。用户可访问相关链接下载数据集，并通过文档获取更详细的使用说明和项目动态。

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。

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。

bertweet-base-emotion-analysis - BerTweet英文情感分析模型集成EmoEvent语料库

BERTweetGithubHuggingface开源项目情感分析数据集机器学习模型自然语言处理

bertweet-base-emotion-analysis是一个基于BerTweet架构的英文情感分析开源模型，通过EmoEvent语料库训练而成。作为pysentimiento库的组成部分，该模型支持英文文本的情感识别与分析，主要应用于学术研究领域。该模型结合预训练语言模型技术，为自然语言处理研究提供了实用的情感分析工具。

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