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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。

bert_turkish_sentiment - 微调TurkishBERTweet的高精度土耳其语情感分析模型
BERTGithubHuggingfaceTurkishBERTweet土耳其语开源项目情感分析模型自然语言处理
该模型基于VRLLab/TurkishBERTweet微调而来,专门用于土耳其语情感分析。在评估集上达到0.9972的高准确率,显示出强大的性能。模型采用Adam优化器,配合线性学习率调度器,经过3轮训练,每批次处理8个样本。虽然在土耳其语文本情感分析方面表现出色,但其具体应用场景和限制仍有待进一步研究。
symato - 处理越南语的开源语言模型,适用于低资源环境
GithubRWKVSymato大规模语言模型开源项目语音模型越南语
该项目使用独特的音节、标记和声调分割方法,开发了高效的越南语语言模型。通过创新的token化技术和RWKV架构,解决了传统Transformer模型在处理越南语多字节编码时的性能瓶颈。项目包括小数据集实验、大规模数据处理及大型模型训练,展示了在有限计算资源下应用规模规律的潜力。模型具有广泛适应性,既节省计算资源,又保持高效的文本生成和语言理解能力。
bert-base-arabic-camelbert-da-sentiment - CAMeLBERT-DA阿拉伯语情感分析模型
CAMeLBERT-DAGithubHuggingface开源项目情感分析模型自然语言处理阿拉伯语预训练语言模型
CAMeLBERT-DA情感分析模型是基于阿拉伯方言预训练模型微调而成。该模型利用ASTD、ArSAS和SemEval数据集进行了fine-tuning,可通过CAMeL Tools或transformers pipeline轻松集成使用。模型支持对阿拉伯语文本进行积极和消极的二分类情感分析。这一成果对研究阿拉伯语言模型的变体、规模和任务类型之间的相互作用具有重要意义。
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。
distilbert-base-multilingual-cased-sentiments-student - 基于DistilBERT的多语言情感分析模型
DistilBERTGithubHuggingface多语言模型开源项目情感分析文本分类模型零样本蒸馏
这是一个基于DistilBERT的多语言情感分析模型,通过零样本分类管道在多语言情感数据集上进行蒸馏。模型支持英语、阿拉伯语、德语等多种语言,可用于情感分类任务。采用零样本蒸馏技术,在保持较高准确率的同时,有效降低了模型规模。该模型为多语言情感分析提供了一个高效且灵活的解决方案。
finbert-finnsentiment - 芬兰语情感分析的高精度FinBERT模型
FinBERTFinnSentimentGithubHuggingface开源项目情感分析模型许可协议评估结果
FinBERT模型通过FinnSentiment数据集进行精调,专为芬兰语情感分析设计。该模型使用90%的数据进行训练,10%用于评估,在准确率、F1评分、精确性和召回率方面表现出色。适用于需要高精度情感分析的场景,并支持研究与商业应用,遵循CC BY 4.0协议。
roberta-base-finetuned-dianping-chinese - 中文RoBERTa模型用于多领域文本情感和主题分类
GithubHuggingfaceRoBERTaTencentPretrainUER-py开源项目文本分类模型模型微调
该项目包含利用UER-py和TencentPretrain微调的中文RoBERTa-Base模型,用于用户评论和新闻数据的情感及主题分类。模型可通过HuggingFace获取,适用于多种文本分类任务,具备高度的分类精准度。
kcbert-base - 基于韩语评论数据构建的KcBERT模型实现性能优化
GithubHuggingfaceKcBERT开源项目数据清洗机器学习模型한국语情绪分析
KcBERT项目通过解析与处理韩语口语化评论数据,构建了专注于口语文本的预训练BERT模型。该模型在情感分析与实体识别等多项任务中表现优异,具备良好的适应性。通过Huggingface Transformers,用户无需额外下载文档即可使用并微调模型,同时KcBERT提供多种优化策略和数据集下载方式,以适应不同需求。
bert-base-turkish-sentiment-cased - 高精度的土耳其语言情感分析BERT模型
BERTurkGithubHuggingface土耳其语开源项目情感分析数据集模型模型训练
该模型基于BERTurk,专为土耳其语言的情感分析设计,结合了电影评论、产品评论和推特数据集,实现了95.4%的准确度。适用于多种土耳其语文本情感分析场景,项目由Savas Yildirim发布于Hugging Face平台,并采用了先进的特征表示与融合技术。使用者需遵循引用要求以符合合规标准。
emotion_text_classifier - DistilRoBERTa微调的多类情感分析模型
DistilRoBERTaGithubHuggingface开源项目情感分类机器学习模型深度学习自然语言处理
这是一个基于DistilRoBERTa微调的情感分类模型,能够识别文本中的七种情绪,包括六种基本情绪和一种中性情绪。模型在《老友记》剧本数据集上进行了微调,特别适合分析电视剧和电影的对话文本。支持的情绪标签包括愤怒、厌恶、恐惧、快乐、中性、悲伤和惊讶,为自然语言处理中的情感分析任务提供了实用工具。
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