#HeBERT

heBERT_sentiment_analysis是一个针对希伯来语的预训练BERT模型，用于情感极性分析和情绪识别。该模型在包含10亿词的希伯来语语料库上训练，能准确识别文本情感。在情感分析任务中，模型表现优异，F1分数达0.97。研究团队还收集了用户生成内容数据集进行情绪标注。这为希伯来语自然语言处理研究提供了有力的基础工具。

HeBERT是一个基于Google BERT架构的希伯来语模型，通过希伯来语OSCAR、维基百科以及情感用户生成内容数据集进行训练。它能够识别希伯来语文本中的人名、组织和地理位置等命名实体，并在测试中表现出色。此外，HeBERT还支持情感识别和情绪分析，研究人员和开发者可以在Huggingface平台上访问此模型。该工具适合需要进行深入希伯来语文本分析的用户。