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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。

SaBERT-Spanish-Sentiment-Analysis - 基于BERT的西班牙语情感分析分类器

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SaBERT-Spanish-Sentiment-Analysis是一个由布宜诺斯艾利斯大学学生开发的BERT模型，专注于西班牙语情感分析。使用微调的dccuchile/bert-base-spanish-wwm-uncased模型，并在11,500条西班牙语推文数据集上训练，准确率达到86.47%。用户可以使用pip安装依赖并加载模型，通过内置函数进行情感预测。项目遵循Apache 2.0开源许可证，提供详细的使用指南。

bert-fa-base-uncased-ner-peyma - 基于BERT的波斯语命名实体识别模型ParsBERT

GithubHuggingfaceParsBERTTransformer命名实体识别开源项目模型波斯语自然语言处理

ParsBERT是一个用于波斯语命名实体识别(NER)的开源模型。该模型基于BERT架构,在PEYMA数据集上训练,可识别7类命名实体。在PEYMA测试集上,ParsBERT实现了93.40%的F1分数,超越了此前的模型。研究者可通过Hugging Face Transformers库便捷地应用此模型进行波斯语NER任务。

bert-base-parsbert-ner-uncased - ParsBERT-NER：高性能波斯语命名实体识别模型

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ParsBERT-NER是一个专门用于波斯语命名实体识别的预训练模型。该模型基于BERT架构，在ARMAN和PEYMA数据集上进行微调，支持识别组织、地点、人名等多种实体类型。在多个波斯语NER基准测试中，ParsBERT-NER展现出卓越性能，F1分数最高达98.79%。研究人员和开发者可通过Hugging Face Transformers库轻松使用这一模型进行波斯语自然语言处理任务。

bert-base-uncased-emotion - BERT模型用于情感分析的优化与应用

GithubHuggingfacePyTorch Lightningbert-base-uncased-emotion开源项目情感分析情感类别数据集模型

该项目基于bert-base-uncased模型，并使用PyTorch Lightning技术在一个情感数据集上进行了微调，支持文本分类和情感分析。训练参数包括128的序列长度、2e-5的学习率、32的批处理大小和4个训练周期，运行在两块GPU上。尽管模型尚未最优化，但在实际应用中显示出一定效果，达到了0.931的验证精度。更多项目详情可以通过nlp viewer查看。

robust-sentiment-analysis - 使用distilBERT的情感分析模型，实现对社交媒体和客户反馈的精确分析

GithubHuggingfacedistilBERT合成数据客户反馈开源项目情感分析模型社交媒体分析

模型基于distilBERT结构并利用合成数据训练，可精确解析社交媒体、客户反馈和产品评价的情感变化。适用于品牌监测、市场研究和客户服务优化，支持五个情感分类，准确率达95%。帮助企业有效识别用户情绪动向。

bert-base-arabic-camelbert-da-sentiment - CAMeLBERT-DA阿拉伯语情感分析模型

CAMeLBERT-DAGithubHuggingface开源项目情感分析模型自然语言处理阿拉伯语预训练语言模型

CAMeLBERT-DA情感分析模型是基于阿拉伯方言预训练模型微调而成。该模型利用ASTD、ArSAS和SemEval数据集进行了fine-tuning，可通过CAMeL Tools或transformers pipeline轻松集成使用。模型支持对阿拉伯语文本进行积极和消极的二分类情感分析。这一成果对研究阿拉伯语言模型的变体、规模和任务类型之间的相互作用具有重要意义。

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。

distilbert-base-multilingual-cased-sentiment - 多语种情感分析模型的高效文本分类能力

Amazon评论GithubHuggingfacedistilbert-base-multilingual-cased-sentiment开源项目情感分析文本分类机器学习模型

本项目基于distilbert-base-multilingual-cased模型进行微调，在amazon_reviews_multi数据集上实现了优异的文本分类效果，准确率和F1值均为0.7648。模型通过优化训练参数和分布式数据处理，实现高效运行，适合多语言情感分析应用场景，可用于全球市场的用户评价分析。

BERT-Emotions-Classifier - 情感多标签分类的高效工具

BERTGithubHuggingface多标签分类开源项目情感分析情感分类数据集模型

BERT-Emotions-Classifier是一个专注于多标签情感分类的BERT模型，基于sem_eval_2018_task_1数据集训练，能够识别愤怒、恐惧、喜悦等多种情感。适用于社交媒体和客户评论中的情感分析以及基于情感的内容推荐。尽管存在情感类别和输入长度的限制，但该模型在情感分析中表现优异，需注意可能的偏差问题。

bertweet-base-sentiment-analysis - 英文推文情感分析模型 BERTweet-Sentiment

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bertweet-base-sentiment-analysis是一个基于SemEval 2017语料库训练的英文情感分析模型。它利用BERTweet作为基础，能够识别文本中的积极、消极和中性情感。作为pysentimiento库的组成部分，该开源项目主要面向非商业用途和科研领域，为自然语言处理研究提供了实用的情感分析工具。

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