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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

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。

pytorch-sentiment-neuron - Pytorch版本的情感神经元实现情感分析与文本生成
Githubcudamlstm_ns.ptpython 3.5pytorchsentiment开源项目
项目pytorch-sentiment-neuron基于Pytorch,实现了利用情感神经元进行情感分析和文本生成。用户可以通过预设模型文件和简单的命令行操作生成文本并进行情感分析,lm.py文件还允许在新数据上重新训练模型。该项目依赖Pytorch、Cuda和Python 3.5,适用于自然语言处理和情感分析领域的研究人员和开发者。
roberta-base - RoBERTa预训练语言模型用于多种自然语言处理任务
GithubHuggingfaceRoBERTa人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
RoBERTa是基于Transformer架构的预训练语言模型,在大规模英文语料上使用掩码语言建模进行训练。它采用动态掩码和大批量训练等优化策略,在GLUE基准测试中表现出色。RoBERTa适用于序列分类、命名实体识别等任务的微调,能学习双向上下文表示,为NLP应用提供强大的特征提取能力。
stsb-distilbert-base - 语义搜索与聚类任务的句子嵌入模型
GithubHuggingfacesentence-transformers句子嵌入开源项目机器学习模型模型自然语言处理语义搜索
此模型将句子和段落转换为768维的稠密向量,适用于语义搜索和聚类任务。然而,由于其性能已不再是最优,建议选择更优质的句子嵌入模型。如需使用,可通过安装sentence-transformers库轻松实现,或使用HuggingFace Transformers进行更高级的处理,如加入注意力掩码的平均池化。尽管模型效能下降,其架构仍有参考价值。
DeepMoji - 情感分析模型,基于12亿推文训练,支持迁移学习与多情感预测
DeepMojiGithubKerastorchMoji开源项目情感分析机器学习
DeepMoji是一个情感分析模型,基于12亿推文数据训练,可通过迁移学习在多种情感任务中表现出色。项目包含代码示例和预训练模型,兼容Python 2.7和Keras框架,适用于情感预测和文本编码。还提供了PyTorch实现,用户可使用不同模块进行数据处理、模型微调和测试。
emotion2vec - 通用语音情感表示模型开源实现
Githubemotion2vec开源项目情感表征特征提取自监督预训练语音情感识别
emotion2vec是一个开源的语音情感表示模型,采用自监督预训练方法提取跨任务、跨语言和跨场景的通用情感特征。该模型在IEMOCAP等数据集上取得了领先性能,并在多语言和多任务上展现出优异表现。项目开源了预训练模型、特征提取工具和下游任务训练脚本,为语音情感分析研究提供了有力支持。
roberta-base-zeroshot-v2.0-c - 商用优化的零样本文本分类工具
GithubHugging FaceHuggingfacezeroshot分类商业友好数据开源项目模型模型训练自然语言推理
该系列模型专为Hugging Face平台优化,支持在GPU和CPU上进行零样本分类,无需预先训练数据。最近的改进包括基于商业友好的数据集训练,能满足严苛的许可条件。roberta和deberta系列以合理的准确性和速度满足不同需求,可用于多种语言和大范围文本输入,非常适合全球多样化的应用场景。最新的模型更新可在Zeroshot Classifier Collection中查阅,确保多种使用环境下的合规性。
classifier-multi-label - 基于BERT的多标签文本分类算法实现
BERTGithubSeq2SeqTextCNNtf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits多标签分类开源项目
本项目介绍了如何使用BERT结合TextCNN、Denses、Seq2Seq等多种算法实现多标签文本分类。涵盖了模型结构、损失函数和解码方法等细节,展示了不同方法在推理速度和分类效果上的表现,提供了实验数据和结论,帮助开发者选择最佳解决方案。
academic-budget-bert - 学术预算下的BERT模型高效训练方案
BERTGithub开源项目微调深度学习自然语言处理预训练
该项目提供一套脚本,用于在有限计算资源和时间预算下预训练和微调BERT类模型。基于DeepSpeed和Transformers库,项目实现了时间感知学习率调度和混合精度训练等优化技术。此外,还包含数据预处理、检查点保存和验证调度等功能,并提供训练命令生成工具。这些方法使研究人员能在学术预算限制内高效训练大型语言模型。
SecRoBERTa - 改善网络安全任务的预训练语言模型
GithubHuggingfaceSecRoBERTa事件信息提取威胁情报开源项目模型网络安全预训练模型
SecRoBERTa是一款专为网络安全文本设计的预训练语言模型,提升了命名实体识别和文本分类等任务的性能。该模型通过APTnotes、Stucco-Data和CASIE等数据集进行训练,优化了词汇处理能力,从而更有效地应用于网络安全领域。
tweet-topic-21-multi - 适用于英文多标签话题分类的推文模型
GithubHuggingfacetweet-topic-21-multi多标签分类开源项目推文模型社交关注语言模型
tweet-topic-21-multi模型基于TimeLMs语言模型开发,通过对2018年1月至2021年12月间发布的超过1.24亿条推文进行训练,实现了多标签话题分类功能。模型采用11,267条推文进行微调,涵盖艺术文化、商业、科技、体育等多种话题,适用于需要高精度英文文本多标签分类的任务。
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