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

机器学习 Github 自然语言处理 Huggingface AraBERT 开源项目模型阿拉伯语情感分析情感分析

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。

Huggingface

介绍相关项目

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

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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-fa-base-uncased-sentiment-snappfood - ParsBERT波斯语评论情感分析模型

GithubHuggingfaceParsBERTSnappFood人工智能开源项目情感分析模型自然语言处理

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-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。

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。

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。

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

GithubHuggingfaceTextAttackbert-base-uncased序列分类开源项目模型模型微调自然语言处理

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。

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。

bert-base-arabic-camelbert-mix-ner - 基于CAMeLBERT Mix的阿拉伯语命名实体识别模型

CAMeLBERT-MixGithubHuggingface命名实体识别开源项目模型自然语言处理阿拉伯语预训练模型

这是一个基于CAMeLBERT Mix模型微调的阿拉伯语命名实体识别模型。该模型使用ANERcorp数据集进行训练，能够识别阿拉伯语文本中的地点等命名实体。用户可通过CAMeL Tools或Transformers pipeline轻松调用。模型在多项自然语言处理任务中表现优异，尤其适合处理现代标准阿拉伯语文本。

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

GithubHuggingfacebert-base-multilingual-uncased产品评论准确率多语言模型开源项目情感分析模型

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。

sentiment-roberta-large-english-3-classes - 基于RoBERTa的英文情感分析模型，精确分类社交媒体情感

GithubHuggingfaceRoBERTa准确率开源项目情感分析模型社交媒体

该模型使用RoBERTa进行三类情感分类（正面、中性、负面），特别适合社交媒体文本。通过5,304条社交媒体帖子进行微调，达到了86.1%的准确率。可通过transformers库轻松集成，提高文本分类的精准性和效率。

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