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distilbert-base-uncased-go-emotions-onnx

优化为ONNX格式的轻量级情感分析模型

该模型是基于distilbert-base-uncased架构,通过零样本蒸馏技术在GoEmotions数据集上训练的情感分类工具。经ONNX格式转换和量化处理,模型性能得到显著提升。这一创新方法展示了如何将复杂的NLI零样本模型简化为高效的学生模型,实现了仅依靠未标记数据即可训练分类器的技术突破。尽管在精度上可能略逊于全监督模型,但为处理无标签数据的情感分析任务提供了实用解决方案。

bert-base-uncased - BERT基础版无大小写区分的预训练英语语言模型
BERTGithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理预训练模型
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。
bge-reranker-base - 增强Transformers.js与ONNX的兼容性,以助力Web模型快速部署
GithubHuggingfaceONNXTransformers.jsWebMLbase_model开源项目模型模型转换
此项目通过兼容ONNX权重与Transformers.js,支持WebML技术发展。用户可将模型转换为ONNX格式,以满足网页应用需求。本页面提供指南,协助开发者将模型转为ONNX并在Web环境中应用。更多详情可参考🤗 Optimum项目,获取详细优化支持与结构建议。
bge-large-en-v1.5-onnx - bge-large-en-v1.5模型的ONNX转化用于文本相似性和分类
BAAIGithubHuggingfaceONNX句子相似度开源项目文本分类模型模型推理
项目bge-large-en-v1.5的ONNX版本,适用于文本分类和相似性搜索。使用FastEmbed工具进行推理,可实现灵活高效的文本嵌入,具备快速计算与高准确性,适合大规模文本数据分析场景。
bert_uncased_L-4_H-512_A-8 - BERT小型模型为资源受限环境提供高效自然语言处理解决方案
BERTGLUEGithubHuggingface开源项目模型模型压缩知识蒸馏自然语言处理
BERT小型模型是为计算资源受限环境设计的自然语言处理工具。它保留了标准BERT架构和训练目标,但模型规模更小,适用于多种应用场景。这种模型在知识蒸馏中表现出色,可利用更大、更精确的模型生成微调标签。其目标是促进资源有限机构的研究工作,并鼓励学术界探索模型创新的新方向,而非仅仅增加模型容量。
conv-emotion - 会话情感识别技术及最新数据集与模型更新
COSMICDialogueGCNGithubRECCONTL-ERCemotion recognition开源项目
本页面介绍了会话情感识别技术,包括用于识别会话情感的多种基于PyTorch和TensorFlow的模型,如COSMIC、TL-ERC和DialogueGCN。还提供了最新的多模态多方对话数据集和相关基准数据集,并介绍了识别会话情感原因和对话生成的技术。这些技术通过建模对方状态和跨人际依赖关系来实现情感识别。最新更新包括M2H2数据集和相关基线模型,并链接至其他重要项目和研究。
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。
finbert - 针对金融领域的BERT情感分析预训练模型
BERTFinBERTGithubHuggingfaceProsus开源项目模型自然语言处理金融情感分析
FinBERT是一个针对金融文本情感分析的预训练NLP模型。该模型基于BERT架构,通过在大规模金融语料库上进行训练和微调,专门用于金融领域的情感分类。FinBERT能够为文本输出正面、负面或中性三种情感标签的概率分布,旨在提升金融文本分析的准确性,为投资决策和市场分析提供客观依据。
hubert-base-ch-speech-emotion-recognition - 中文情感音频识别模型,使用CASIA数据集及HuBERT预训练
CASIA数据集GithubHuggingfacehubert-base-ch-speech-emotion-recognition开源项目情感识别模型音频分类高准确率
项目采用TencentGameMate/chinese-hubert-base模型,在CASIA数据集上进行训练,实现情感识别。CASIA数据集包括6种情感的1200个样本,优化了训练参数,如AdamW优化器和Step_LR学习率调度。模型在测试集上的准确率为97.2%,适用于多种情感分析应用场景。
gte-large-onnx - ONNX格式文本向量模型实现快速分类与相似度搜索
GithubHuggingfaceONNX开源项目文本分类文本嵌入模型模型推理相似度搜索
gte-large-onnx是thenlper/gte-large模型的ONNX移植版本,用于文本分类和相似度搜索任务。该模型与FastEmbed框架集成,支持通过API调用生成文本嵌入向量,实现批量文本处理。基于Apache-2.0许可证开源,可用于构建文本相似度检索和文档分类等应用
rubert-tiny2-cedr-emotion-detection - 俄语情感识别的多标签分类模型
Adam优化器CEDR数据集GithubHuggingfaceRuBERT多标签分类开源项目情感分类模型
该模型基于cointegrated/rubert-tiny2进行微调,适用于俄语文本的多标签情感分类任务。模型在CEDR数据集上经过40个周期的训练,学习率为1e-5,批次大小为64。测试结果显示,模型在愉悦、悲伤、惊讶等情感识别上的表现优异,AUC平均值为0.8956,F1微平均值为0.9280,可用于多种俄语文本情感分析场景。
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