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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-finetuned-japanese-sentiment - 日语电商评论情感分析BERT微调模型

BERTGithubHuggingface开源项目情感分析日语处理机器学习模型自然语言处理

该模型基于cl-tohoku/bert-base-japanese-v2微调，使用20,000条亚马逊日语评论进行训练。经过6轮训练后，模型能够将文本准确分类为正面、中性或负面情感，验证集准确率达81.32%。此模型主要适用于日语电商评论等领域的情感分析任务。

distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english - 基于SST-2数据集微调的DistilBERT情感分析模型达到91.3%分类准确率

DistilBERTGithubHuggingfaceSST-2开源项目文本分类机器学习模型模型偏见

这是一个在SST-2数据集上微调的DistilBERT情感分析模型，通过优化学习参数实现91.3%的分类准确率。模型支持英文文本的情感二分类，但在处理不同国家相关文本时存在潜在偏见。作为一个轻量级BERT变体，该模型在保持性能的同时显著降低了计算资源需求。

distilbert-base-multilingual-cased-sentiments-student - 基于DistilBERT的多语言情感分析模型

DistilBERTGithubHuggingface多语言模型开源项目情感分析文本分类模型零样本蒸馏

这是一个基于DistilBERT的多语言情感分析模型，通过零样本分类管道在多语言情感数据集上进行蒸馏。模型支持英语、阿拉伯语、德语等多种语言，可用于情感分类任务。采用零样本蒸馏技术，在保持较高准确率的同时，有效降低了模型规模。该模型为多语言情感分析提供了一个高效且灵活的解决方案。

pretrained-xlmR-food - XLM-RoBERTa多语言食品文本分类模型

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pretrained-xlmR-food是一个基于XLM-RoBERTa的多语言食品文本分类模型。该模型可处理多种语言的食品描述、评论和标签，适用于食品安全分析、菜单分类等场景。项目提供了模型使用指南和性能评估结果，便于研究人员和开发者快速应用。

phobert-base-vietnamese-sentiment - PhoBERT微调的越南语情感分析模型

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该项目基于vinai/phobert-base模型微调，专门用于越南语情感分析。模型可将文本分为负面、正面或中性三类情感。使用30K电子商务评论数据集训练，适用于分析越南语句子的情感倾向。项目提供了简单的集成方法，方便在NLP应用中实现越南语情感分析功能。

bert-toxic-comment-classification - BERT模型在毒性评论分类中的应用与实现

BERTGithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型模型训练毒性评论分类

该项目基于BERT模型，通过fine-tuning实现毒性评论的智能分类。模型在1500行测试数据上达到0.95 AUC，采用Kaggle竞赛数据集训练。项目提供简洁的Python接口，便于开发者快速集成文本毒性检测功能。适用于构建在线社区、内容平台的评论审核系统。

rubert-base-cased-sentiment - RuBERT模型实现俄语文本三分类情感分析

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该项目基于DeepPavlov的RuBERT模型，通过35万多条多源俄语文本进行微调，实现了中性、积极和消极三分类的情感分析功能。模型支持transformers库调用，便于集成应用。训练语料涵盖社交媒体、产品评论等多个领域，提高了模型的通用性。

bert-base-arabertv02 - AraBERT：用于阿拉伯语理解的高性能预训练模型

AraBERTBERTGithubHuggingface开源项目模型自然语言处理阿拉伯语预训练语言模型

AraBERT是一系列基于BERT架构的阿拉伯语预训练语言模型。其中bert-base-arabertv02版本使用了77GB的大规模语料库进行训练，包含200M句子和8.6B词。这些模型在情感分析、命名实体识别和问答等多项任务中表现出色。AraBERT提供多个版本，包括base和large尺寸，以及预分割和未分割文本的变体，以满足不同应用需求。模型的优化和多样化为阿拉伯语自然语言处理研究和应用提供了有力支持。

finbert-finnsentiment - 芬兰语情感分析的高精度FinBERT模型

FinBERTFinnSentimentGithubHuggingface开源项目情感分析模型许可协议评估结果

FinBERT模型通过FinnSentiment数据集进行精调，专为芬兰语情感分析设计。该模型使用90%的数据进行训练，10%用于评估，在准确率、F1评分、精确性和召回率方面表现出色。适用于需要高精度情感分析的场景，并支持研究与商业应用，遵循CC BY 4.0协议。

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。

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