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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

模型量化模型情感分析Github零样本分类开源项目Huggingface自然语言处理ONNX

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。

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介绍相关项目
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bert-base-turkish-sentiment-cased - 高精度的土耳其语言情感分析BERT模型
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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。
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bert-mini是一种轻量级BERT预训练模型，由Google BERT仓库的TensorFlow检查点转换而来。作为较小的BERT变体之一，它采用4层256隐藏单元的结构，旨在平衡性能和模型大小。bert-mini专为下游自然语言处理任务的微调而设计，为研究人员和开发者提供了一个高效、易部署的解决方案，适用于资源受限的场景。
twitter-xlm-roberta-base-sentiment-finetunned - XLM-RoBERTa微调的多语言Twitter情感分析模型
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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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MiniLMv2-L6-H384-distilled-from-BERT-Large是微软开发的轻量级自然语言处理模型，通过知识蒸馏技术从BERT-Large模型压缩而来。该模型在保持性能的同时，显著降低了模型体积和计算资源需求，适合在资源受限场景下部署使用。
squeezebert-uncased - SqueezeBERT：提高NLP任务效率的高效开源模型
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SqueezeBERT是一个专注于提高自然语言处理任务效率的无大小写敏感的预训练模型。其架构通过分组卷积替换点对点全连接层，使其在Google Pixel 3设备上运行速度比bert-base-uncased快4.3倍。利用Mask Language Model和Sentence Order Prediction对模型进行了预训练，所使用的数据集包括BookCorpus和English Wikipedia。尽管模型尚未微调，但SqueezeBERT为文本分类任务奠定了坚实基础，建议使用squeezebert-mnli-headless作为起点。
models - 探索最先进的机器学习模型与技术
GithubONNX Model Zoo图像分类对象检测开源项目机器学习模型语言处理
ONNX Model Zoo是一个开源平台，汇集了各种预训练且处于技术前沿的机器学习模型，涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域。旨在为开发者、研究人员和技术爱好者提供高效实用的AI工具，加速机器学习技术的应用和发展。此外，ONNX Model Zoo支持多种框架和工具，通过共同的文件格式和操作集，促进了AI开发的灵活性和互操作性。平台以开放性和社区驱动的特性为己任，含有诸如图像分类、对象检测等主要模型，并通过简易接口及高级工具满足不同用户需求，使其既适应初学者也满足专业人士的需求。
onnx-go - 面向Go语言的ONNX模型解析和运行接口
GithubGorgoniaGo语言ONNX开源项目深度学习神经网络
onnx-go项目提供了一个Go语言接口，用于解析和运行ONNX二进制模型，帮助开发者轻松集成机器学习功能。虽然其API仍然是实验性的，但它不需要数据科学方面的专业知识。该项目已停止维护，且随着深度学习领域的发展，预计会被新的解决方案取代。
onnx-tool - 专注于深度学习和自然语言处理的ONNX模型管理工具
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ONNX-tool是一款强大的工具，支持ONNX模型的解析和编辑、推断和压缩。适用于自然语言处理和计算机视觉模型，提供模型构建、形状推断、激活压缩、权重压缩及计算图优化，以提升推理性能和存储效率。
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DeepMoji是一个情感分析模型，基于12亿推文数据训练，可通过迁移学习在多种情感任务中表现出色。项目包含代码示例和预训练模型，兼容Python 2.7和Keras框架，适用于情感预测和文本编码。还提供了PyTorch实现，用户可使用不同模块进行数据处理、模型微调和测试。
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