botpress_Vaganet_new_model

高效的少样本学习技术提升多语言文本分类精度

Github 模型文本分类开源项目对比学习 SetFit Logistic回归 Huggingface 句子转换器

SetFit模型结合sentence-transformers的微调与LogisticRegression，实现88.97%的文本分类准确率，支持在多语言环境下进行34类文本分类，具备少样本学习能力，是资源有限条件下的高效选择。

bert-turkish-text-classification - BERT土耳其语文本分类模型支持7大类别

BERTGithubHuggingfaceTurkish开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理

BERT土耳其语文本分类模型通过微调Turkish BERT预训练模型而来，利用TTc4900数据集训练出支持7个类别的分类能力。涵盖世界、经济、文化等领域，开发者可借助Transformers库快速部署，实现土耳其语文本的高效分类。

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。

roberta-base-finetuned-jd-binary-chinese - 精准中文文本分类的先进模型

GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目微调数据集文本分类模型预训练模型

本文介绍了5个中文RoBERTa-Base分类模型，这些模型由UER-py和TencentPretrain进行微调，基于用户评论与新闻文章的数据集实现精准分类。文章详细解释了模型的使用方法，并提供下载链接，同时概述了在腾讯云上进行的微调过程及优化参数，确保最佳性能。

bge-small-en-v1.5-quant - 高效量化嵌入模型提升自然语言处理性能

GithubHuggingfaceMTEB嵌入开源项目模型深度稀疏稀疏性量化

bge-small-en-v1.5-quant是一种应用量化和稀疏技术的自然语言处理模型，适合资源受限环境，支持多种分类和检索任务，并在MTEB数据集上展现出坚实的表现。在AmazonPolarityClassification数据集上，实现了91.89%的准确率。其结合了量化和稀疏性技术，使得模型具备轻量化并易于在低算力设备上部署，是自然语言处理应用的理想选择。

rubert-tiny2-russian-sentiment - RuBERT-tiny2俄语文本情感分类模型

GithubHuggingfaceRuBERT-tiny2俄语多分类开源项目情感分析模型自然语言处理

RuBERT-tiny2俄语情感分类模型支持中性、积极和消极三类标签。该模型在Kaggle Russian News、Linis Crowd等多个数据集上训练，F1分数0.75，AUC-ROC达0.9。可通过transformers库轻松实现俄语短文本情感分析，适用于需要高效准确俄语情感分析的场景。

gbert-large-paraphrase-cosine - GBERT-Large模型优化德语少样本文本分类

BERTGithubHuggingfaceSetFit句子相似度开源项目德语模型模型自然语言处理

gbert-large-paraphrase-cosine是一个基于deepset/gbert-large的德语句子转换模型，能将文本映射至1024维向量空间。该模型与SetFit配合使用，显著提升德语少样本文本分类效果。模型采用MultipleNegativesRankingLoss和余弦相似度作为损失函数，在精选的deutsche-telekom/ger-backtrans-paraphrase数据集上训练。评估显示，其在德语少样本场景中的表现优于多语言模型和Electra模型，为德语自然语言处理任务提供了有力工具。

distilbert-base-uncased-mnli - DistilBERT零样本文本分类模型在MNLI数据集上的应用

DistilBERTGithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型自然语言推理零样本分类

DistilBERT零样本文本分类模型在MNLI数据集上微调，适用于多种英语文本分类任务。模型在MNLI和MNLI-mm评估中均达82.0%准确率，展现出优秀性能。虽然使用简便，但需注意潜在偏见问题。模型由Typeform团队开发，在AWS EC2 P3实例上训练。该模型为自然语言处理领域提供了有力工具，同时也引发了对AI公平性的思考。

robust-swedish-sentiment-multiclass - 瑞典多标签情感分类器促进文本分析

GithubHuggingfaceKBLabMegatron-BERT-large-165K多标签开源项目情感分类器模型瑞典语

该项目提供了一种经过精细调整的多标签情感分类器，基于Megatron-BERT-large-165K模型开发，对75K瑞典文本进行训练。此模型支持多种语言环境的文本分析任务，详情请参考KBLab博客。

deberta-v3-xsmall-zeroshot-v1.1-all-33 - 面向边缘设备的轻量级零样本文本分类模型

DeBERTaGithubHuggingface开源项目文本分类模型模型微调自然语言处理零样本分类

DeBERTa-v3-xsmall的零样本文本分类衍生模型，主干参数2200万，词汇参数1.28亿，总大小142MB。针对边缘设备场景优化，支持浏览器端部署。模型在情感分析、主题分类等33个数据集评估中表现稳定，多数任务准确率达80%以上，适合资源受限场景下的快速文本分类应用。

autonlp-Tweet-Sentiment-Extraction-20114061 - AutoNLP推文情感分析模型达80%准确率

AutoNLPGithubHuggingface开源项目情感分析机器学习模型模型训练自然语言处理

这是一个基于AutoNLP训练的多类别分类模型，主要应用于推文情感提取分析。模型在验证集上的准确率为80.36%，F1分数为0.807。开发者可通过cURL或Python API调用该模型进行推文情感分析，适用于社交媒体数据分析和用户反馈处理等场景。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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