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波斯语情感分析优化:ParsBERT v2.0项目

该项目专注于ParsBERT v2.0在波斯语情感分析中的表现,通过更新词汇表和微调训练数据集,如Digikala、SnappFood和DeepSentiPers,实现文本情感的多类别及二元分类测试,其中去除了中性类别。ParsBERT v2在测试中展现出优秀的性能,为研究人员提供了有效的工具。用户可访问相关链接下载数据集,并通过文档获取更详细的使用说明和项目动态。

beto-sentiment-analysis - 基于BETO的西班牙语情感分析开源模型
BETOGithubHuggingfacepysentimiento开源项目情感分析模型自然语言处理西班牙语
beto-sentiment-analysis是一个基于BETO预训练模型的西班牙语情感分析工具。该模型使用TASS 2020语料库训练,能够识别文本中的积极、消极和中性情感。作为开源项目,它主要面向非商业用途和学术研究。模型支持多种西班牙语方言,为自然语言处理领域提供了有力支持。使用时需注意遵守相关许可条款和引用要求。该模型在社交媒体文本分析、客户反馈评估等领域表现出色,能够有效处理西班牙语的语言特点和表达方式。
twitter-roberta-base-emotion-multilabel-latest - 精确识别推文情绪的多标签分类模型
GithubHuggingfacetweetnlptwitter-roberta-base-emotion-multilabel-latest多标签分类开源项目情感分析机器学习模型
该项目微调了cardiffnlp/twitter-roberta-base-2022-154m模型,专注于SemEval 2018情感分析任务,显著增强推文的多标签情绪分类能力。模型在测试集上的F1 micro为0.7169,F1 macro为0.5464,是推文情感分析的理想选择。适用于tweetnlp和transformers中的文本分类任务,支持通过Python加载工具进行灵活使用,有助于社交媒体情感解析。
indobert-base-uncased - 印尼语BERT模型提升NLP任务表现
GithubHuggingfaceIndoBERT印尼语句法分析开源项目情感分析模型语言模型
IndoBERT是为印尼语开发的BERT模型,经过2.4百万步的训练,使用了超过2.2亿字的数据来源于印尼维基百科与新闻和网络语料库。该模型在词性标注、命名实体识别等印尼语NLP任务中表现优异,表现高于其他模型。IndoBERT的卓越性能在印尼语基准测试IndoLEM中得到验证,并可通过transformers库加载使用。
Sentence-ALDi - 通过BERT模型评估阿拉伯语文本方言程度
BERT模型GithubHuggingfaceSentence-ALDi口音识别开源项目方言识别模型阿拉伯方言水平
Sentence-ALDi模型基于BERT架构,经过微调以评估阿拉伯语文本的方言程度。该模型使用的是ALDi连续变量来超越传统的二分类方言识别系统,更加精准地估算方言水平。使用者可在GitHub和Huggingface平台访问和测试此模型,揭示不同情境下的阿拉伯语文体选择,是社会语言学分析的重要工具。
rubert-tiny-sentiment-balanced - 高效分析俄语短文本情感的专业工具
GithubHuggingfaceRuBERT俄语开源项目情感分析文本分类模型自然语言处理
rubert-tiny-sentiment-balanced是一个针对俄语短文本情感分类的微调模型。它将输入文本分为负面、中性和正面三类。该模型在多个平衡的俄语数据集上训练,提供了情感标签、分数和概率分布输出。模型在不同领域的测试集上展现了良好的性能,F1分数从0.50到0.98不等。用户可以通过简单的Python代码集成此模型,用于俄语文本的情感分析任务。
pysentimiento - 社交NLP任务的高级Python工具包
GithubNLP任务Transformerpysentimiento开源项目情感分析预处理
pysentimiento是一个Python工具包,专为情感分析和社交NLP任务设计。它支持多种语言,包括西班牙语、英语、意大利语和葡萄牙语,可以进行情感分析、仇恨言论检测、讽刺检测及情感分析等。使用简单,只需通过pip安装并调用预设模型即可。适用于研究者和开发者的强大开源工具。
BERTweet - 专为英语推文预训练的大规模语言模型,助力自然语言处理
BERTweetCOVID-19GithubRoBERTa开源项目英文推文语言模型
BERTweet是首个专为英语推文预训练的公共语言模型,基于RoBERTa预训练程序,使用850M条推文数据进行训练,包含普通推文和疫情相关推文。BERTweet提供多种预训练模型,能够无缝集成于transformers和fairseq框架,支持情感分析、命名实体识别等自然语言处理任务,为研究和应用提供有力支持。
DeepMoji - 情感分析模型,基于12亿推文训练,支持迁移学习与多情感预测
DeepMojiGithubKerastorchMoji开源项目情感分析机器学习
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。
BertWithPretrained - 基于PyTorch实现的BERT模型及相关下游任务
BERTGithubPyTorchTransformer中文文本分类开源项目英文文本分类
该项目基于PyTorch实现了BERT模型及其相关下游任务,详细解释了BERT模型和每个任务的原理。项目支持分类、翻译、成对句子分类、多项选择、问答和命名实体识别等任务,涵盖中文和英语的自然语言处理。此外,项目还含有丰富的数据集和预训练模型配置文件。
pytorch-sentiment-neuron - Pytorch版本的情感神经元实现情感分析与文本生成
Githubcudamlstm_ns.ptpython 3.5pytorchsentiment开源项目
项目pytorch-sentiment-neuron基于Pytorch,实现了利用情感神经元进行情感分析和文本生成。用户可以通过预设模型文件和简单的命令行操作生成文本并进行情感分析,lm.py文件还允许在新数据上重新训练模型。该项目依赖Pytorch、Cuda和Python 3.5,适用于自然语言处理和情感分析领域的研究人员和开发者。
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