bertweet-large

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。

Bio_ClinicalBERT - 为医疗临床文本优化的BERT模型

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Bio_ClinicalBERT是一个针对医疗临床文本优化的BERT模型。该模型以BioBERT为基础，在MIMIC III数据库的医疗记录上进行了深度训练。它专门设计用于提升电子健康记录的理解和分析能力，尤其适合处理ICU患者数据。研究人员可通过transformers库轻松使用此模型，为临床自然语言处理任务提供有力支持。Bio_ClinicalBERT在医疗文本分析领域展现出卓越性能，为相关研究提供了有价值的工具。

bert-base-uncased - BERT基础版无大小写区分的预训练英语语言模型

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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。

twitter-roberta-base-offensive - 基于roBERTa的推特攻击性语言识别模型

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这是一个基于roBERTa-base的模型，通过5800万条推文训练并使用TweetEval基准进行微调，专门用于识别攻击性语言。该模型能对文本进行预处理和分类，区分攻击性和非攻击性内容。它采用了自然语言处理技术，可作为社交媒体平台的内容审核工具。模型支持Python环境下的使用，能够输出文本的攻击性概率评分。

roberta-large - 大型英语预训练模型，适合多种任务优化

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RoBERTa是一个自监督学习的变压器模型，通过掩码语言建模（MLM）目标优化英语语言的表示。主要用于细调下游任务，如序列和标记分类以及问答。此模型预训练于包括BookCorpus和Wikipedia在内的五个大型语料库，使用BPE分词法和动态掩码训练，实现双向句子表示，并在GLUE测试中表现优异，适合在PyTorch和TensorFlow中应用。

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

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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。

tweet-topic-21-multi - 适用于英文多标签话题分类的推文模型

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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。

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

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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。

cryptobert - 预训练NLP模型用于加密货币社交媒体情感分析

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CryptoBERT是针对加密货币社交媒体的情感分析预训练NLP模型，基于vinai's bertweet-base模型在加密货币领域训练而成。它分析超过320万个相关帖子，并针对熊市、中性与牛市进行了情感微调，使用了200万条标记数据以实现高准确性。虽技术上可处理514个token序列，但建议使用128个token以内。此项目在比特币、以太坊等数字货币的情感分析中表现卓越。

twitter-roberta-base-irony - RoBERTa推文讽刺检测模型：TweetEval基准训练

GithubHuggingfaceTweetEvalroBERTa开源项目推特分析模型自然语言处理讽刺检测

此模型是基于RoBERTa架构的推文讽刺检测工具，通过TweetEval基准对约5800万条推文进行训练和微调。模型可有效识别文本中的讽刺内容，为自然语言处理研究提供支持。已集成至TweetNLP Python库，便于研究人员和开发者使用。模型提供详细使用示例，并支持表情符号识别、情感分析等多项相关任务。

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。

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