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基于BERT的聊天机器人文本分类模型

这是一个应用BERT模型进行聊天机器人文本分类的开源项目。该项目利用先进的自然语言处理技术,实现对用户输入文本的准确分类,帮助开发者构建智能对话系统。项目采用Apache-2.0许可证,为开发者提供了灵活的使用权限。

bert-base-cased - 使用预训练双向Transformer模型提升语言理解能力
BERTGithubHuggingface句子分类开源项目掩码语言建模模型自监督学习预训练
BERT是一种通过自监督学习预训练的双向Transformer模型,旨在改善英语语言理解。基于大型语料库的预训练,使其能学习句子的双向表示,适用于序列分类、标记分类和问答任务。通过Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction目标进行预训练,BERT在各类任务中展现出卓越表现,但注意选择合适的训练数据以避免潜在偏见。
dialogbot - Dialogbot 实现多类型对话模型的开源项目
AIDialogBotGithub人机对话系统对话模型开源项目聊天机器人
Dialogbot 是一个涵盖问答型、任务型和聊天型多种对话模型的开源项目,能够实现高效的对话解决方案。它支持计算语句相似度、网络检索、任务导向和 GPT2 生成模型,并适用于各种场景。无论是知识领域的问答,还是人性化的聊天,Dialogbot 都能够智能地提供应对方案,并支持灵活的模型训练和调整,提高对话系统的精确性与可扩展性。
SocialBERT-social - ESG领域社会文本分类的优化语言模型
ESGGithubHuggingfaceSocialBERT人工智能开源项目模型社会文本分类自然语言处理
SocialBERT-social是专注于ESG领域社会文本分类的高效语言模型。通过在SocialBERT-base基础上利用2k社会数据集进行微调,该模型大幅提升了社会文本识别精度。它与Hugging Face pipeline无缝集成,适用于复杂的ESG分析和风险评估任务。项目还提供了详尽的使用指南和相关论文,为研究者和实践者提供了全面的支持。
chatbot - 可用自定义语料训练的中文聊天机器人
GPT模型GithubMindSporeRLHFSeq2Seqchatbot开源项目
该项目提供一个可用自定义语料训练的中文聊天机器人,并即将推出GPT版本,新增MindSpore支持。项目包含Seq2Seq和GPT两大分支,计划于2024年内实现类似mini-GPT4的图文多模态对话功能,并增强分布式集群训练能力。用户可下载小黄鸡语料进行实践,项目支持TensorFlow和PyTorch。
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。
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。
Text-Moderation - 基于Deberta-v3的多分类文本审核系统
AutotrainDeBERTaGithubHuggingface内容分类开源项目文本审核模型自然语言处理
Text-Moderation采用Deberta-v3架构开发的文本分类模型,通过九类标签对文本内容进行审核分类。模型可识别包括性内容、仇恨言论、暴力描述、骚扰行为和自残倾向等敏感信息,并为每个类别提供概率评分。该模型实现了75%的分类准确率,主要支持英语文本的审核工作,可应用于内容审核和文本管理场景。
bert-base-chinese - BERT预训练模型在中文自然语言处理中的应用
BERTGithubHuggingface中文模型开源项目掩码语言模型模型自然语言处理预训练
bert-base-chinese是一个专为中文自然语言处理设计的预训练BERT模型。该模型采用独立字词片段随机掩码训练方法,适用于掩码语言建模等任务。由HuggingFace团队开发,拥有12层隐藏层和21128词汇量。虽然可能存在潜在偏见,但为中文NLP应用提供了有力支持。研究人员可通过简洁的Python代码快速应用此模型。
robust-sentiment-analysis - 使用distilBERT的情感分析模型,实现对社交媒体和客户反馈的精确分析
GithubHuggingfacedistilBERT合成数据客户反馈开源项目情感分析模型社交媒体分析
模型基于distilBERT结构并利用合成数据训练,可精确解析社交媒体、客户反馈和产品评价的情感变化。适用于品牌监测、市场研究和客户服务优化,支持五个情感分类,准确率达95%。帮助企业有效识别用户情绪动向。
pebblo-classifier - 基于BERT的文本分类工具,优化协议文件整理
BERTGithubHuggingfacePebblo Classifier开源项目文本分类文档分类机器学习模型
Pebblo Classifier是由DAXA.AI开发的文本分类模型,能够高效地对组织中的协议文档进行分类。该模型基于BERT技术,并从distilbert-base-uncased进行细调,支持21种文档标签分类,如董事会协议和咨询协议,简化文档整理过程。无需重新微调,用户可以通过简单代码实现快速集成。测试结果显示了模型的高精度和可靠性。
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