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ParsBERT波斯语评论情感分析模型

ParsBERT 自然语言处理人工智能 Github 模型 SnappFood Huggingface 开源项目情感分析

ParsBERT波斯语情感分析模型针对SnappFood外卖平台的用户评论进行情感分类。该模型基于ParsBERT v2.0架构，使用7万条标注数据训练，可将评论准确分类为正面或负面情绪。模型在测试中实现87.98%的F1分数，并提供Colab环境供开发者使用。

bert-fa-base-uncased-sentiment-deepsentipers-binary - 波斯语情感分析优化：ParsBERT v2.0项目

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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。

bert-fa-base-uncased - 波斯语领域预训练的单语言Transformer模型

GithubHuggingfaceParsBERT命名实体识别开源项目情感分析模型语言模型预训练

ParsBERT是一个基于Transformer架构的波斯语单语言模型，通过大规模波斯语料库预训练，能够处理情感分析、文本分类及命名实体识别等任务。ParsBERT v2.0通过词汇表重构和新波斯语料库微调，在多项任务中表现优于多语言BERT和其他模型，提升了波斯语语言处理的效果。该模型支持掩码语言建模和后续任务微调，用户可在Hugging Face平台获取不同任务的微调版本。

bert-base-parsbert-uncased - 基于BERT的波斯语自然语言处理模型ParsBERT

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ParsBERT是一个基于BERT架构的波斯语预训练模型，使用超过200万份多样化文档构建而成。该模型在情感分析、文本分类和命名实体识别等任务中表现卓越，优于多语言BERT等其他模型。ParsBERT采用全词遮蔽策略，为波斯语自然语言处理研究奠定了坚实基础，推动了相关技术的发展。

bert-base-uncased-yelp-polarity - BERT模型基于Yelp评论数据集实现高准确率情感分析

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该项目基于bert-base-uncased模型，利用TextAttack框架和yelp_polarity数据集进行微调，构建了一个文本情感分类器。经过5轮训练，模型在评估集上达到96.99%的准确率。支持最大256的序列长度，专门用于Yelp评论的情感分析。模型采用16的批次大小和5e-05的学习率，展现出优秀的性能表现。

bert-base-turkish-sentiment-cased - 高精度的土耳其语言情感分析BERT模型

BERTurkGithubHuggingface土耳其语开源项目情感分析数据集模型模型训练

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。

bert-base-multilingual-uncased-sentiment - BERT多语言产品评论情感预测模型

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bert-base-multilingual-uncased-sentiment是一个基于BERT的多语言情感分析模型，支持英、荷、德、法、西、意六种语言的产品评论分析。模型通过1至5星评级预测评论情感，在大规模多语言产品评论数据集上训练。测试结果显示，模型在各语言上均达到较高的准确率，特别是在'差一星'的宽松评估标准下，准确率普遍超过93%。该模型可直接应用于目标语言的产品评论情感分析，也可作为相关任务的预训练模型进行进一步微调。

AraBert-Arabic-Sentiment-Analysis - 基于AraBERT的阿拉伯语情感分析模型实现80%分类准确率

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基于AraBERT预训练模型微调的阿拉伯语情感分析模型，在评估数据集上实现了80.03%的准确率和65.43%的宏F1分数。模型采用Adam优化器和线性学习率调度器，使用16的训练批次大小，经过2轮训练得到。基于Transformers框架开发，专注于阿拉伯语文本的情感分类任务。

sentiment_analysis_model - BERT模型的情感分析应用

BERTGithubHuggingface开源项目情感分析无监督学习模型模型描述预训练

该情感分析模型基于BERT，在大规模英语语料的自监督训练基础上，具备双向语句理解能力，经过精细调优，专注于文本分类任务，该项目微调BERT模型以进行情感分析，可用于自动提取文本中的情感特征。

bert-base-uncased-emotion - 情感数据集的高效文本分类模型

F1分数GithubHuggingfacebert-base-uncased-emotion准确率开源项目情感分析文本分类模型

bert-base-uncased模型针对情感数据集的微调结果显示，其在准确率和F1分数分别达到94.05%和94.06%。借助PyTorch和HuggingFace平台，该模型实现高效的情感文本分类，适用于社交媒体内容分析，特别是在Twitter环境中，为数据科学家和开发人员提供情感解析的精确工具。

bert-base-cased-Korean-sentiment - bert-base-cased韩语情感分析模型

GithubHuggingfaceWhitePeakbert-base-multilingual-cased客户评论开源项目情感分析模型韩语

此情感分析模型基于bert-base-multilingual-cased进行优化，专为韩语购物评论设计，准确率超过92%，用于情感分类。

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