asent

基于规则的多语言情感分析库

Asent 情感分析 Python库 SpaCy 可视化 Github 开源项目

Asent是一个基于规则的Python情感分析库，使用SpaCy构建。该项目提供模块化规则集，支持自定义分析方法，如否定词识别。Asent集成可视化功能，便于解释模型预测结果。支持多语言文本极性分析，输出详细分析报告。Asent具有安装简便、使用灵活的特点，适用于各类文本情感分析任务。Asent受Vader启发，但采用更灵活的规则设计，实现更精细的情感分析。

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介绍相关项目

speech-emotion-recognition - 开源多模型语音情感识别系统

Emo-db数据集Github开源项目机器学习模型深度学习模型特征提取语音情感识别

speech-emotion-recognition是一个开源的语音情感识别系统，基于Emo-db数据集开发。该项目支持SVM、随机森林、神经网络、CNN和LSTM等多种机器学习和深度学习模型。系统使用Python实现，提供完整的数据预处理、特征提取和模型训练工作流程。项目设计简单易用，适合研究人员和开发者进行语音情感分析的研究和应用开发。该系统可应用于客户服务、情感计算、人机交互等领域，具有模型多样化、使用灵活、易于扩展等优点。

flair - 一个易用的最先进自然语言处理和文本嵌入框架，支持多语言模型应用

FlairGithubPyTorch开源项目情感分析文本嵌入自然语言处理

Flair 是一个强大的自然语言处理库，支持命名实体识别、情感分析、词性标注等多种功能，并且支持多种语言。通过简易接口，用户可以轻松使用和整合多种词和文档嵌入，基于 PyTorch 框架进行模型训练和实验。Flair 还对生物医学文本有特殊支持，并提供最新的命名实体识别模型，性能媲美甚至超过当前最优结果。用户可以在 Hugging Face 平台上访问并试用这些模型。

sentiment_analysis_generic_dataset - BERT微调模型实现精准文本情感分析

BERTGithubHuggingface开源项目情感分析文本分类模型自然语言处理预训练模型

该项目基于BERT预训练模型，专门针对情感分析任务进行微调。模型使用bert-base-uncased作为基础，通过掩码语言建模和下一句预测技术进行预训练，具备理解双向语境的能力。这种预训练方法使模型能为情感分析等下游任务提供有效特征。值得注意的是，此微调版本仅适用于情感分析，不推荐用于其他任务的进一步调整。

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。

german-sentiment-bert - 基于BERT架构的德语情感分析模型

BERTGithubHuggingfacePython开源项目德语情感分类机器学习模型自然语言处理

该项目开发了一个基于BERT架构的德语情感分类模型。模型在184万个德语样本上训练，数据来源包括社交媒体和各类评论。提供Python包便于使用，支持情感预测和概率输出。在多个数据集上表现优异，最高F1分数达0.9967。可应用于对话系统等德语情感分析场景。

robertuito-sentiment-analysis - RoBERTuito西班牙语推文情感分析开源模型

GithubHuggingfaceRoBERTuitopysentimiento开源项目情感分析推特模型西班牙语

robertuito-sentiment-analysis是一个开源的西班牙语推文情感分析模型。基于RoBERTuito预训练模型，使用TASS 2020语料库训练，支持积极、消极和中性三类情感标签。该模型通过pysentimiento库易于使用，在多项NLP任务中表现优异，并具有一定的跨语言能力。项目提供了详细的使用说明和性能评估结果，适用于研究和应用开发。

emotion-english - 基于自然语言处理的20类情感识别模型

GithubHugging FaceHuggingface开源项目情感分类文本分析机器学习模型自然语言处理

emotion-english项目是一个基于transformers库的文本分类模型，可识别20种不同情感。该模型支持从愤怒、好奇到悲伤、欢乐等多样化情感识别，易于集成到各类自然语言处理应用中。这一工具为情感分析任务提供了精确而全面的解决方案，适用于需要深入理解文本情感的各种场景。

twitter-xlm-roberta-base-sentiment-multilingual - XLM-RoBERTa模型在多语言推特情感分析中的应用

GithubHuggingfaceXLM-RoBERTasentiment analysistweetnlp多语言开源项目文本分类模型

本项目是基于cardiffnlp/twitter-xlm-roberta-base模型针对多语言推特情感分析进行的微调。模型在cardiffnlp/tweet_sentiment_multilingual数据集上训练，通过tweetnlp库实现。测试结果显示，模型在F1分数和准确率方面均达到约69%的性能。研究人员和开发者可使用简单的Python代码调用此模型，为多语言社交媒体内容分析提供了实用的解决方案。

TextDescriptives - 使用spaCy组件进行多维度文本分析

APIGithubPython库TextDescriptivesspaCy开源项目文本指标

TextDescriptives是一个基于Python的库，通过spaCy v.3管道组件和扩展计算多种文本指标。包括详细文档和Jupyter notebook教程，方便用户上手和使用功能。最新2.0版本引入全新API和组件，支持无代码提取指标的web应用。用户可设置不同参数快速提取文本指标，并将结果导出为Pandas DataFrame或字典。适合文本分析入门者，也为高级用户提供深度定制的选项。

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。

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