KR-FinBert-SC

KR-FinBert-SC利用金融语料库进行预训练和微调，以提高NLP中的情感分析性能。该模型训练涉及韩国维基百科、新闻文章和法律文本等，扩展数据集超过12GB，并添加了经济新闻和证券分析报告以支持迁移学习。在50,000条标记数据中，该模型的情感分类准确率达到96.3%。

Huggingface

介绍相关项目

twitter-roberta-base-sentiment - RoBERTa模型实现Twitter推文情感分析

GithubHuggingfaceTweetEvalTwitterroBERTa开源项目情感分析模型自然语言处理

这是一个基于RoBERTa-base的Twitter情感分析模型，通过5800万条推文训练和TweetEval基准微调而成。模型可将英文推文分类为负面、中性和正面三种情感。项目提供了包含文本预处理、模型加载和情感预测的使用示例。此外，还有一个基于更多最新推文训练的改进版本，可提供更精确的情感分析。该开源项目为自然语言处理研究者和开发者提供了实用的Twitter情感分析工具。

twitter-xlm-roberta-base-sentiment-multilingual - XLM-RoBERTa模型在多语言推特情感分析中的应用

GithubHuggingfaceXLM-RoBERTasentiment analysistweetnlp多语言开源项目文本分类模型

本项目是基于cardiffnlp/twitter-xlm-roberta-base模型针对多语言推特情感分析进行的微调。模型在cardiffnlp/tweet_sentiment_multilingual数据集上训练，通过tweetnlp库实现。测试结果显示，模型在F1分数和准确率方面均达到约69%的性能。研究人员和开发者可使用简单的Python代码调用此模型，为多语言社交媒体内容分析提供了实用的解决方案。

sentiment-analysis - 多种中文情感分析方法及实现途径

GithubSentiment Analysis开源项目情感分析文本分类深度学习自然语言处理

该页面介绍了中文情感分析的三种类型：基于情感词典、传统机器学习和深度学习的方法，并展示了四种实现方式：词典法、Bayes法、ALBERT与TextCNN结合及其emoji扩展。适合自然语言处理和文本分类爱好者深入了解情感分析的实现手段。

KoSimCSE-roberta-multitask - 韩语句子嵌入模型实现高效语义相似度计算

GithubHuggingfaceRoBERTaSimCSE开源项目模型语义相似度韩语句子嵌入预训练模型

KoSimCSE-roberta-multitask是一款开源的韩语句子嵌入模型，主要用于计算句子间的语义相似度。在语义文本相似性测试中，该模型的平均得分达到85.77。项目提供预训练模型和推理代码，方便用户进行句子嵌入和相似度计算。同时，它还为个人训练模型提供环境支持，适用于各种自然语言处理和语义分析任务。

roberta-base-go_emotions - RoBERTa模型实现28种情感多标签分类

GithubHuggingfaceRoBERTago_emotions数据集text-classification多标签分类开源项目情感分析模型

该模型基于roberta-base，利用go_emotions数据集训练而成，可对文本进行28种情感的多标签分类。模型在测试集上实现0.474的准确率和0.450的F1分数。为提升性能，还提供ONNX版本。研究者可通过Hugging Face Transformers框架便捷应用此模型。值得注意的是，某些情感标签如'gratitude'表现优异，F1值超过0.9，而'relief'等标签表现欠佳，可能与训练数据分布不均有关。通过优化每个标签的阈值，模型的整体F1分数可提升至0.541，显示出进一步改进的潜力。

stackoverflow-roberta-base-sentiment - 软件工程文本情感分析的RoBERTa模型

GithubHuggingfaceRoBERTaStackOverflow开源项目情感分析模型自然语言处理软件工程

stackoverflow-roberta-base-sentiment是一个专门用于软件工程文本情感分析的RoBERTa模型。它基于cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment模型，使用StackOverflow4423数据集进行微调。该模型能够分析软件工程相关文本的正面、中性和负面情感倾向。通过简单的Python代码，开发者可以快速实现情感分析。这个开源项目为软件开发社区提供了一个分析开发者反馈和讨论的实用工具。

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。

financial-datasets - 开源Python库利用LLM生成金融问答数据集

Financial DatasetsGithubPython库大型语言模型开源项目金融数据集生成问答数据集

Financial Datasets是一个开源Python库，利用大型语言模型从金融文本生成问答数据集。支持从文本、PDF和10-K报告生成数据，提供灵活API。该库安装简便，可通过pip或Poetry集成。为金融分析和机器学习研究提供了便捷工具，能高效创建训练数据。

beto-sentiment-analysis - 基于BETO的西班牙语情感分析开源模型

BETOGithubHuggingfacepysentimiento开源项目情感分析模型自然语言处理西班牙语

beto-sentiment-analysis是一个基于BETO预训练模型的西班牙语情感分析工具。该模型使用TASS 2020语料库训练，能够识别文本中的积极、消极和中性情感。作为开源项目，它主要面向非商业用途和学术研究。模型支持多种西班牙语方言，为自然语言处理领域提供了有力支持。使用时需注意遵守相关许可条款和引用要求。该模型在社交媒体文本分析、客户反馈评估等领域表现出色，能够有效处理西班牙语的语言特点和表达方式。

fin-sight - 基于AI的金融分析工具洞察投资机会

FinSightGithub年报分析开源项目投资决策财务指标金融AI助手

FinSight是一款基于GPT-4的金融分析工具，为投资者提供公司财务深度洞察。该工具整合实时金融数据，提供财务指标概览、年度报告分析、公司概况及新闻情感分析等功能。通过Streamlit驱动的界面，用户可轻松获取AI驱动的金融分析，助力做出更明智的投资决策。

推荐项目

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

稿定AI

稿定设计是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

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