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大规模英语推文预训练模型，面向社交媒体文本

Huggingface 开源项目模型预训练 Github 语言模型 English Tweets BERTweet COVID-19

BERTweet是首个面向英语推文的大规模预训练模型，基于RoBERTa程序开发，语料库包含2012至2019年间的8.45亿条推文及500万条涉及COVID-19的推文。在任务性能上，BERTweet在词性标注、命名实体识别、情感分析以及讽刺检测等方面表现出色，是分析推文内容的有效工具。

BERTweet - 专为英语推文预训练的大规模语言模型，助力自然语言处理

BERTweetCOVID-19GithubRoBERTa开源项目英文推文语言模型

BERTweet是首个专为英语推文预训练的公共语言模型，基于RoBERTa预训练程序，使用850M条推文数据进行训练，包含普通推文和疫情相关推文。BERTweet提供多种预训练模型，能够无缝集成于transformers和fairseq框架，支持情感分析、命名实体识别等自然语言处理任务，为研究和应用提供有力支持。

bertweet-base - BERTweet为英文推文提供预训练大规模语言模型

BERTweetGithubHuggingfaceRoBERTa开源项目推特模型自然语言处理预训练语言模型

BERTweet是针对英文推文预训练的开源大规模语言模型。该模型基于RoBERTa架构,使用8.5亿条英文推文进行训练,包括与COVID-19相关的推文。BERTweet在词性标注、命名实体识别、情感分析和讽刺检测等任务中表现出色。作为处理Twitter数据的基础工具,BERTweet可应用于多种自然语言处理任务,为研究人员提供了宝贵的资源。

twitter-roberta-large-2022-154m - 训练于154M推文的RoBERTa-large模型（2022年数据）及其应用

GithubHuggingfaceRoBERTa-large开源项目推特掩码语言模型模型特征提取自然语言处理

本项目提供了一种经过2022年12月底前154M条推文训练的RoBERTa-large模型，主要用于推文数据的理解和解析。它通过Twitter Academic API获取并过滤推文，实现了高级文本预处理、掩码语言模型和特征提取的应用示例。用户可借助标准Transformers接口进行推文分析及嵌入提取，同时适用于对比在不同时间段训练的模型的预测结果和困惑度得分，为研究人员提供更深入分析推特时间序列数据的工具。

bertweet-base-sentiment-analysis - 英文推文情感分析模型 BERTweet-Sentiment

BERTweetGithubHuggingface开源项目情感分析推特数据机器学习模型模型自然语言处理

bertweet-base-sentiment-analysis是一个基于SemEval 2017语料库训练的英文情感分析模型。它利用BERTweet作为基础，能够识别文本中的积极、消极和中性情感。作为pysentimiento库的组成部分，该开源项目主要面向非商业用途和科研领域，为自然语言处理研究提供了实用的情感分析工具。

twitter-roberta-base - 社交媒体推文特化的RoBERTa基础模型

GithubHuggingfaceTwitter-roBERTa-base开源项目推文分析数据预处理机器学习模型特征提取

该模型在经过5800万推文数据训练后基于原始RoBERTa基础模型优化，旨在提高其对Twitter数据的自然语言处理性能。用户可通过TweetEval官方仓库评估该模型，示例功能包括文本预处理、掩码语言模型、推文嵌入及特征提取，适用于情感分析及文本相似度判定等用途。

twitter-roberta-base-sentiment-latest - RoBERTa基础的推特情感分析模型支持英文社交媒体文本

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

这是一个基于RoBERTa-base的推特情感分析模型，通过1.24亿条推文训练并针对情感分析任务微调。模型可将英文推文分类为积极、中性或消极，支持Transformers库集成。适用于社交媒体分析和舆情监测等场景，是TweetNLP项目的组成部分，体现了社交媒体自然语言处理的最新进展。

bertweet-base-emotion-analysis - BerTweet英文情感分析模型集成EmoEvent语料库

BERTweetGithubHuggingface开源项目情感分析数据集机器学习模型自然语言处理

bertweet-base-emotion-analysis是一个基于BerTweet架构的英文情感分析开源模型，通过EmoEvent语料库训练而成。作为pysentimiento库的组成部分，该模型支持英文文本的情感识别与分析，主要应用于学术研究领域。该模型结合预训练语言模型技术，为自然语言处理研究提供了实用的情感分析工具。

bert-large-cased - 大规模双向Transformer预训练英语语言模型

BERTGithubHuggingface开源项目文本分类模型深度学习自然语言处理预训练模型

bert-large-cased是一个在大规模英语语料库上预训练的Transformer模型，采用掩码语言建模和下一句预测任务。模型包含24层、1024隐藏维度、16个注意力头和3.36亿参数，适用于序列分类、标记分类和问答等下游NLP任务。在SQuAD和MultiNLI等基准测试中表现优异。

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。

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。

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