bert-turkish-text-classification

BERT土耳其语文本分类模型支持7大类别

模型文本分类 Turkish BERT Github 开源项目 Huggingface 机器学习自然语言处理

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-arabic-camelbert-da-sentiment - CAMeLBERT-DA阿拉伯语情感分析模型

CAMeLBERT-DAGithubHuggingface开源项目情感分析模型自然语言处理阿拉伯语预训练语言模型

CAMeLBERT-DA情感分析模型是基于阿拉伯方言预训练模型微调而成。该模型利用ASTD、ArSAS和SemEval数据集进行了fine-tuning，可通过CAMeL Tools或transformers pipeline轻松集成使用。模型支持对阿拉伯语文本进行积极和消极的二分类情感分析。这一成果对研究阿拉伯语言模型的变体、规模和任务类型之间的相互作用具有重要意义。

deberta-v3-base-zeroshot-v1.1-all-33 - DeBERTa-v3通用零样本分类模型支持387种文本分类场景

DeBERTa-v3GithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型自然语言推理零样本分类

DeBERTa-v3基础模型通过自然语言推理技术实现通用文本分类。经过387个分类任务训练后,可直接应用于情感分析、主题识别、内容审核等场景,平均准确率84%。采用pipeline接口,无需针对新任务重新训练即可使用。

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。

bert-base-uncased-ag-news - 基于BERT的文本序列分类模型

GithubHuggingfaceTextAttackag_news数据集bert-base-uncased序列分类开源项目模型精度

bert-base-uncased模型通过TextAttack和ag_news数据集进行微调，专为文本序列分类任务优化。经过5轮训练并采用交叉熵损失函数，该模型在第3轮时达到了0.951的高准确率。该模型设置批量大小为16，学习率为3e-05，最大序列长度为128，适用于高效准确的文本分类任务。了解更多信息请访问TextAttack的Github页面。

tiny-bert-sst2-distilled - 轻量级BERT文本情感分类模型

BERTGithubHuggingface开源项目数据集微调文本分类机器学习模型模型训练

tiny-bert-sst2-distilled模型通过对BERT基础版本进行蒸馏优化，专注于文本情感分类任务。该模型在SST-2评估集上达到83.26%的准确率，保持了不错的性能表现。模型架构采用2层transformer结构，隐藏层维度为128，具有轻量化特点，适合在计算资源有限的环境中部署使用。

bert-base-multilingual-uncased - BERT多语言预训练模型支持102种语言的自然语言处理

BERTGithubHuggingface多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练

bert-base-multilingual-uncased是基于102种语言的维基百科数据预训练的BERT模型。它采用掩码语言建模进行自监督学习，可支持多语言自然语言处理任务。该模型不区分大小写，适用于序列分类、标记分类和问答等下游任务。通过在大规模多语言语料库上预训练，模型学习了多语言的双向语义表示，可通过微调适应特定任务需求。

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。

bert-toxic-comment-classification - BERT模型在毒性评论分类中的应用与实现

BERTGithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型模型训练毒性评论分类

该项目基于BERT模型，通过fine-tuning实现毒性评论的智能分类。模型在1500行测试数据上达到0.95 AUC，采用Kaggle竞赛数据集训练。项目提供简洁的Python接口，便于开发者快速集成文本毒性检测功能。适用于构建在线社区、内容平台的评论审核系统。

wav2vec2-xls-r-300m-cv7-turkish - 基于Wav2vec2优化的土耳其语语音识别模型

Common VoiceGithubHuggingfacewav2vec2-xls-r-300m土耳其语开源项目机器学习模型模型语音识别

该模型是在wav2vec2-xls-r-300m基础上针对土耳其语优化的自动语音识别系统。通过Common Voice 7和MediaSpeech数据集训练，结合N-gram语言模型，在Common Voice 7测试集上实现8.62%词错误率和2.26%字符错误率。模型为土耳其语语音识别提供了高效可靠的开源解决方案，适用于多种语音识别场景。

bert-base-arabic - 阿拉伯语BERT基础模型为自然语言处理提供强大支持

BERTGithubHuggingface开源项目机器学习模型自然语言处理阿拉伯语预训练模型

bert-base-arabic是一个在95GB阿拉伯语文本上预训练的BERT基础语言模型。该模型包含OSCAR和维基百科的阿拉伯语数据，支持现代标准阿拉伯语和部分方言。它适用于多种自然语言处理任务，可通过Hugging Face的transformers库轻松调用。这一模型为阿拉伯语NLP研究和应用提供了有力支持，推动了相关领域的发展。

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