indobert-emotion-classification

高性能印尼语情感分类BERT模型

模型 IndoBERT 情感分类 Github transformer 模型导入 Huggingface 开源项目自然语言处理

indobert-emotion-classification是一个基于BERT的印尼语情感分析模型。该模型能够对印尼语文本进行情感分类，支持多种情感标签。通过Hugging Face Transformers库，indobert-emotion-classification可以轻松集成到各种自然语言处理项目中。这个模型适用于分析印尼语社交媒体内容、客户反馈等文本数据的情感倾向，为研究人员和开发者提供了有力的工具。

Huggingface

介绍相关项目

sentiment-roberta-large-english - RoBERTa微调的通用英文情感分析模型

GithubHuggingfaceRoBERTaSiEBERT开源项目情感分析机器学习模型自然语言处理

sentiment-roberta-large-english是一个基于RoBERTa-large的微调模型，用于英文文本的二元情感分析。该模型在15个不同来源的数据集上进行了训练和评估，提高了对各种文本类型的泛化能力。在新数据上，其表现优于仅在单一类型文本上训练的模型，平均准确率为93.2%。模型可通过Hugging Face pipeline快速部署，也可作为进一步微调的基础。

bert-finetuned-japanese-sentiment - 日语电商评论情感分析BERT微调模型

BERTGithubHuggingface开源项目情感分析日语处理机器学习模型自然语言处理

该模型基于cl-tohoku/bert-base-japanese-v2微调，使用20,000条亚马逊日语评论进行训练。经过6轮训练后，模型能够将文本准确分类为正面、中性或负面情感，验证集准确率达81.32%。此模型主要适用于日语电商评论等领域的情感分析任务。

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。

twitter-xlm-roberta-base-sentiment - 基于XLM-roBERTa的多语言推特情感分析模型

GithubHuggingfaceTwitterXLM-roBERTa多语言情感分析开源项目情感分类模型自然语言处理

这是一个基于XLM-roBERTa的多语言推特情感分析模型，经过约1.98亿条推文预训练，并针对8种语言的情感分析任务进行了微调。该模型可以轻松集成到NLP管道中，适用于多语言社交媒体文本的情感分类，支持阿拉伯语、英语、法语、德语、印地语、意大利语、西班牙语和葡萄牙语。

bert-base-cased-Korean-sentiment - bert-base-cased韩语情感分析模型

GithubHuggingfaceWhitePeakbert-base-multilingual-cased客户评论开源项目情感分析模型韩语

此情感分析模型基于bert-base-multilingual-cased进行优化，专为韩语购物评论设计，准确率超过92%，用于情感分类。

sentiment-roberta-large-english-3-classes - 基于RoBERTa的英文情感分析模型，精确分类社交媒体情感

GithubHuggingfaceRoBERTa准确率开源项目情感分析模型社交媒体

该模型使用RoBERTa进行三类情感分类（正面、中性、负面），特别适合社交媒体文本。通过5,304条社交媒体帖子进行微调，达到了86.1%的准确率。可通过transformers库轻松集成，提高文本分类的精准性和效率。

twitter-roberta-base-emotion-multilabel-latest - 精确识别推文情绪的多标签分类模型

GithubHuggingfacetweetnlptwitter-roberta-base-emotion-multilabel-latest多标签分类开源项目情感分析机器学习模型

该项目微调了cardiffnlp/twitter-roberta-base-2022-154m模型，专注于SemEval 2018情感分析任务，显著增强推文的多标签情绪分类能力。模型在测试集上的F1 micro为0.7169，F1 macro为0.5464，是推文情感分析的理想选择。适用于tweetnlp和transformers中的文本分类任务，支持通过Python加载工具进行灵活使用，有助于社交媒体情感解析。

FinTwitBERT-sentiment - 基于BERT的金融推文情感分析工具

BERT模型FinTwitBERTGithubHuggingface开源项目模型社交媒体分析自然语言处理金融推文情感分析

FinTwitBERT-sentiment基于1000万条金融推文预训练的FinTwitBERT模型开发，通过38,091条人工标注数据和142万条合成数据进行微调，专注于分析社交媒体金融文本的情感倾向。此模型支持通过Hugging Face transformers库集成，适用于金融推文和相关社交媒体内容的情感分析任务。

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。

bert-fa-base-uncased-sentiment-snappfood - ParsBERT波斯语评论情感分析模型

GithubHuggingfaceParsBERTSnappFood人工智能开源项目情感分析模型自然语言处理

ParsBERT波斯语情感分析模型针对SnappFood外卖平台的用户评论进行情感分类。该模型基于ParsBERT v2.0架构，使用7万条标注数据训练，可将评论准确分类为正面或负面情绪。模型在测试中实现87.98%的F1分数，并提供Colab环境供开发者使用。

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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。

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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。

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