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ParsBERT波斯语评论情感分析模型

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。

bertweet-base-emotion-analysis - BerTweet英文情感分析模型集成EmoEvent语料库
BERTweetGithubHuggingface开源项目情感分析数据集机器学习模型自然语言处理
bertweet-base-emotion-analysis是一个基于BerTweet架构的英文情感分析开源模型,通过EmoEvent语料库训练而成。作为pysentimiento库的组成部分,该模型支持英文文本的情感识别与分析,主要应用于学术研究领域。该模型结合预训练语言模型技术,为自然语言处理研究提供了实用的情感分析工具。
distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english - 英语文本情感分析的高精度模型
DistilBERTGithubHuggingface偏见开源项目文本分类模型精度
模型由Hugging Face团队微调,适用于SST-2情感分析任务,精度达到91.3%。针对英语文本特性设计,适合单标签分类。适用Python和Transformers库,易于集成。模型可实现高效特征提取,但可能在特定背景下产生偏差,应在应用前充分测试。开放源代码,Apache-2.0许可支持二次开发。
indonesia-bert-sentiment-classification - 基于IndoBERT模型的印尼情感分类工具
GithubHuggingfaceIndoBERTIndonesian BERT Base Sentiment ClassifierProsa情感数据集text-classification开源项目情感分析模型
基于IndoBERT和Prosa数据集的模型,提供印尼语文本情感分析与分类,准确识别正面、中立和负面情绪,适用于自然语言处理任务。
tiny-bert-sst2-distilled - 轻量级BERT文本情感分类模型
BERTGithubHuggingface开源项目数据集微调文本分类机器学习模型模型训练
tiny-bert-sst2-distilled模型通过对BERT基础版本进行蒸馏优化,专注于文本情感分类任务。该模型在SST-2评估集上达到83.26%的准确率,保持了不错的性能表现。模型架构采用2层transformer结构,隐藏层维度为128,具有轻量化特点,适合在计算资源有限的环境中部署使用。
twitter-roberta-base-sentiment - RoBERTa模型实现Twitter推文情感分析
GithubHuggingfaceTweetEvalTwitterroBERTa开源项目情感分析模型自然语言处理
这是一个基于RoBERTa-base的Twitter情感分析模型,通过5800万条推文训练和TweetEval基准微调而成。模型可将英文推文分类为负面、中性和正面三种情感。项目提供了包含文本预处理、模型加载和情感预测的使用示例。此外,还有一个基于更多最新推文训练的改进版本,可提供更精确的情感分析。该开源项目为自然语言处理研究者和开发者提供了实用的Twitter情感分析工具。
bert-multilingual-go-emtions - 多语言情感分类模型,支持高效识别28种情感
BERTGithubGoEmotionsHuggingface多语言开源项目情感分类模型模型性能
该BERT模型经过微调,可在GoEmotions数据集上进行中英跨语言情感分类,支持28种情感类别,如喜悦、愤怒、爱等。模型在验证集上表现出85.95%的高准确率,训练过程结合了英语和机器翻译的中文样本,通过两阶段方法提升性能,包含初始训练和高置信度样本回馈再训练。
finbert - 针对金融领域的BERT情感分析预训练模型
BERTFinBERTGithubHuggingfaceProsus开源项目模型自然语言处理金融情感分析
FinBERT是一个针对金融文本情感分析的预训练NLP模型。该模型基于BERT架构,通过在大规模金融语料库上进行训练和微调,专门用于金融领域的情感分类。FinBERT能够为文本输出正面、负面或中性三种情感标签的概率分布,旨在提升金融文本分析的准确性,为投资决策和市场分析提供客观依据。
phobert-base-vi-sentiment-analysis - 越南语情感分析工具,实现文本情绪精确判定
GithubHuggingfacePhoBert开源项目情感分析情绪分类模型模型训练越南语
模型专注越南语文本情绪识别,提供准确的情感分类。其开放源码和多元应用场合使研究者和开发者受益。
twitter-xlm-roberta-base-sentiment - 基于XLM-roBERTa的多语言推特情感分析模型
GithubHuggingfaceTwitterXLM-roBERTa多语言情感分析开源项目情感分类模型自然语言处理
这是一个基于XLM-roBERTa的多语言推特情感分析模型,经过约1.98亿条推文预训练,并针对8种语言的情感分析任务进行了微调。该模型可以轻松集成到NLP管道中,适用于多语言社交媒体文本的情感分类,支持阿拉伯语、英语、法语、德语、印地语、意大利语、西班牙语和葡萄牙语。
distilbert-imdb - IMDB电影评论情感分析模型实现92.8%准确率
DistilBERTGithubHuggingfaceIMDB数据集准确率开源项目文本分类模型模型微调
该文本分类模型通过在IMDB数据集上对distilbert-base-uncased进行微调而来,主要用于电影评论情感分析。模型基于Transformers 4.15.0和PyTorch 1.10.0开发,使用Adam优化器和线性学习率调度器,经过单轮训练在评估集上达到92.8%的准确率。
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