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phobert-base-vietnamese-sentiment

PhoBERT微调的越南语情感分析模型

该项目基于vinai/phobert-base模型微调,专门用于越南语情感分析。模型可将文本分为负面、正面或中性三类情感。使用30K电子商务评论数据集训练,适用于分析越南语句子的情感倾向。项目提供了简单的集成方法,方便在NLP应用中实现越南语情感分析功能。

PhoRanker - 先进的越南语文本排序模型
GithubHuggingfacePhoRankertransformers开源项目文本排序模型自然语言处理跨编码器
PhoRanker是一款专门针对越南语文本排序的交叉编码器模型。在MS MMarco Passage Reranking - Vi - Dev数据集上,该模型在NDCG@10和MRR@10等重要指标方面表现优异。PhoRanker兼容sentence-transformers和transformers库,提供了便捷的使用方法和预处理步骤。模型不仅性能卓越,还能保持每秒处理15个文档的高效率。对于需要进行越南语文本排序的应用场景,PhoRanker是一个值得考虑的选择。
vinai-translate-vi2en-v2 - 精确的越南语与英语神经翻译模型
GithubHuggingfaceVinAI Translate开源项目模型神经机器翻译英语语言翻译越南语
VinAI Translate是一个实现越南语和英语互译的神经机器翻译系统,以其创新架构和优异的实验结果,受到业界关注。研究人员可通过项目主页获取更多信息,并在使用时引用相关论文。
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_analysis_generic_dataset - BERT微调模型实现精准文本情感分析
BERTGithubHuggingface开源项目情感分析文本分类模型自然语言处理预训练模型
该项目基于BERT预训练模型,专门针对情感分析任务进行微调。模型使用bert-base-uncased作为基础,通过掩码语言建模和下一句预测技术进行预训练,具备理解双向语境的能力。这种预训练方法使模型能为情感分析等下游任务提供有效特征。值得注意的是,此微调版本仅适用于情感分析,不推荐用于其他任务的进一步调整。
bert-base-uncased-emotion - 情感数据集的高效文本分类模型
F1分数GithubHuggingfacebert-base-uncased-emotion准确率开源项目情感分析文本分类模型
bert-base-uncased模型针对情感数据集的微调结果显示,其在准确率和F1分数分别达到94.05%和94.06%。借助PyTorch和HuggingFace平台,该模型实现高效的情感文本分类,适用于社交媒体内容分析,特别是在Twitter环境中,为数据科学家和开发人员提供情感解析的精确工具。
albert-base-v2-emotion - ALBERT架构情感分析模型:Twitter数据集微调与性能评估
AlbertGithubHuggingface开源项目情感分析文本分类机器学习模型自然语言处理
albert-base-v2-emotion是一个基于ALBERT架构的情感分析模型,在Twitter情感数据集上进行了微调。该模型在准确率和F1分数方面分别达到93.6%和93.65,展现了优秀的性能。模型训练采用HuggingFace Trainer,使用2e-5学习率、64批量大小和8轮训练。与同类模型相比,albert-base-v2-emotion在性能和处理速度间取得了平衡。开发者可以通过简洁的Python代码集成此模型,轻松实现文本情感分类功能。
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。
bert-base-multilingual-uncased-sentiment - BERT多语言产品评论情感预测模型
GithubHuggingfacebert-base-multilingual-uncased产品评论准确率多语言模型开源项目情感分析模型
bert-base-multilingual-uncased-sentiment是一个基于BERT的多语言情感分析模型,支持英、荷、德、法、西、意六种语言的产品评论分析。模型通过1至5星评级预测评论情感,在大规模多语言产品评论数据集上训练。测试结果显示,模型在各语言上均达到较高的准确率,特别是在'差一星'的宽松评估标准下,准确率普遍超过93%。该模型可直接应用于目标语言的产品评论情感分析,也可作为相关任务的预训练模型进行进一步微调。
halong_embedding - 优化的信息检索与越南文本嵌入模型
GithubHalong EmbeddingHuggingface余弦相似度信息检索句子转换器开源项目模型越南语
这个模型专注于越南语文本嵌入,利用RAG以提高生产效率,并采用Matryoshka损失来实现嵌入截断,从而加快比较速度。微调于intfloat/multilingual-e5-base模型,该模型适用于语义文本相似性、搜索和文本分类等任务,映射到784维密集向量空间,支持多语种处理。在多个余弦相似度指标中具有卓越表现,如cosine accuracy@10达到0.9687,提供高效的信息检索和分类解决方案。
twitter-xlm-roberta-base-sentiment-finetunned - XLM-RoBERTa微调的多语言Twitter情感分析模型
GithubHuggingfaceXLM-Roberta多语言模型开源项目情感分类文本分类模型模型微调
该模型是Citizen Lab团队基于XLM-RoBERTa架构微调的多语言Twitter情感分类器。支持英语、荷兰语、法语等10种语言,可准确识别文本的正面、负面和中性情感。模型在F1分数和准确率方面表现出色,使用简单,适用于多种社交媒体情感分析场景。
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