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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

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。

bertweet-tb2_ewt-pos-tagging - Twitter词性标注模型,提升标注准确性
GithubHuggingfaceTweebankNLPTweetTokenizerTwitter开源项目模型社交媒体分析词性标注
该项目提供了适用于Tweebank V2基准的Twitter词性标注模型,准确率达95.38%,结合Tweebank-NER与English-EWT数据进行训练,支持社交媒体分析。使用前需通过TweetTokenizer进行tweets预处理以获得最佳效果。
RobBERT - 为荷兰语自然语言处理提供强大基础的预训练模型
BERTGithubRobBERT开源项目自然语言处理荷兰语模型预训练
RobBERT是基于RoBERTa架构的荷兰语预训练语言模型,在多项荷兰语自然语言处理任务中展现出卓越性能。该模型在39GB荷兰语语料库上进行预训练,可用于情感分析、命名实体识别和词性标注等任务,尤其在小规模数据集上表现突出。RobBERT为荷兰语自然语言处理的研究与应用奠定了坚实基础。
BertWithPretrained - 基于PyTorch实现的BERT模型及相关下游任务
BERTGithubPyTorchTransformer中文文本分类开源项目英文文本分类
该项目基于PyTorch实现了BERT模型及其相关下游任务,详细解释了BERT模型和每个任务的原理。项目支持分类、翻译、成对句子分类、多项选择、问答和命名实体识别等任务,涵盖中文和英语的自然语言处理。此外,项目还含有丰富的数据集和预训练模型配置文件。
chinese-roberta-wwm-ext-large - 中文自然语言处理的全词掩码预训练模型
BERTGithubHuggingface中文自然语言处理全词掩码开源项目模型知识蒸馏预训练模型
中文BERT全词掩码预训练模型加速中文自然语言处理,提升精准语义理解。基于Google BERT并结合全词掩码策略,其在文本分类、情感分析以及问答系统等多种NLP应用中表现优异,是探索中文语言理解的有力工具。
bert_score - 先进的自然语言生成评估工具
BERTScoreGithub开源项目文本生成评估机器学习自然语言处理预训练模型
BERTScore是一种创新的自然语言生成评估工具,基于BERT预训练模型的上下文嵌入技术。它通过计算候选句和参考句中单词的余弦相似度,得出精确度、召回率和F1分数。研究表明,BERTScore在句子级和系统级评估中与人工判断具有高度相关性。该项目支持130多种预训练模型,适用于多种语言的文本生成评估。BERTScore提供Python接口和命令行工具,操作简便,是自然语言处理领域的有力辅助工具。
speech-emotion-recognition - 开源多模型语音情感识别系统
Emo-db数据集Github开源项目机器学习模型深度学习模型特征提取语音情感识别
speech-emotion-recognition是一个开源的语音情感识别系统,基于Emo-db数据集开发。该项目支持SVM、随机森林、神经网络、CNN和LSTM等多种机器学习和深度学习模型。系统使用Python实现,提供完整的数据预处理、特征提取和模型训练工作流程。项目设计简单易用,适合研究人员和开发者进行语音情感分析的研究和应用开发。该系统可应用于客户服务、情感计算、人机交互等领域,具有模型多样化、使用灵活、易于扩展等优点。
gpt2-imdb - 利用IMDB电影评论数据集微调的GPT-2模型
Adam优化器GithubHuggingfacegpt2-imdb学习率开源项目数据集模型训练超参数
该项目基于IMDB数据集对GPT-2模型进行微调,以增强情感分析的准确性。训练中采用Adam优化器和线性学习率调度器,学习率设置为5e-05。框架使用了Transformers 4.26.1、Pytorch 1.13.1和Datasets 2.9.0等技术,以有效提高深度学习训练。这款模型通过微调,提升了对电影评论数据集的处理能力,从而在情感分类任务中表现更加出色。
bert-as-language-model - 将BERT用作双向语言模型的开源实现
BERTGithub双向上下文句子困惑度开源项目概率计算语言模型
该项目展示了BERT模型作为双向语言模型的实现方法。通过计算句子概率和困惑度,可评估文本质量。项目提供Web演示供用户体验。该实现充分利用BERT的上下文理解能力,提高了句中各词概率预测的准确性,从而在语言建模任务中实现更佳效果。
bert-base-uncased - BERT基础版无大小写区分的预训练英语语言模型
BERTGithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理预训练模型
BERT-base-uncased是一个在大规模英语语料上预训练的基础语言模型。该模型不区分大小写,通过掩码语言建模和下一句预测两个目标进行训练,学习了英语的双向语义表示。它可以为序列分类、标记分类、问答等下游任务提供良好的基础,适合进一步微调以适应特定应用场景。
Keras-TextClassification - 多样预训练模型支持的高效文本分类工具
GithubKeras-TextClassification嵌入式模型开源项目文本分类深度学习神经网络
为中文用户提供高效的文本分类解决方案,支持FastText、BERT、Albert等多种预训练模型,涵盖词、字、句子嵌入。详细介绍数据处理与模型训练流程,通过下载与调用数据,实现多标签分类和文本相似度计算,简化复杂的自然语言处理任务。
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