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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

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。

cryptobert - 预训练NLP模型用于加密货币社交媒体情感分析
CryptoBERTGithubHuggingfaceNLP加密货币开源项目情感分析模型社交媒体
CryptoBERT是针对加密货币社交媒体的情感分析预训练NLP模型,基于vinai's bertweet-base模型在加密货币领域训练而成。它分析超过320万个相关帖子,并针对熊市、中性与牛市进行了情感微调,使用了200万条标记数据以实现高准确性。虽技术上可处理514个token序列,但建议使用128个token以内。此项目在比特币、以太坊等数字货币的情感分析中表现卓越。
bert-base-cased-Korean-sentiment - bert-base-cased韩语情感分析模型
GithubHuggingfaceWhitePeakbert-base-multilingual-cased客户评论开源项目情感分析模型韩语
此情感分析模型基于bert-base-multilingual-cased进行优化,专为韩语购物评论设计,准确率超过92%,用于情感分类。
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。
twitter-roberta-base-sentiment-latest - RoBERTa基础的推特情感分析模型 支持英文社交媒体文本
GithubHuggingfaceRoBERTaTweetEvalTwitter开源项目情感分析模型自然语言处理
这是一个基于RoBERTa-base的推特情感分析模型,通过1.24亿条推文训练并针对情感分析任务微调。模型可将英文推文分类为积极、中性或消极,支持Transformers库集成。适用于社交媒体分析和舆情监测等场景,是TweetNLP项目的组成部分,体现了社交媒体自然语言处理的最新进展。
bert-base-parsbert-uncased - 基于BERT的波斯语自然语言处理模型ParsBERT
BERTGithubHuggingfaceParsBERT开源项目模型波斯语言模型深度学习自然语言处理
ParsBERT是一个基于BERT架构的波斯语预训练模型,使用超过200万份多样化文档构建而成。该模型在情感分析、文本分类和命名实体识别等任务中表现卓越,优于多语言BERT等其他模型。ParsBERT采用全词遮蔽策略,为波斯语自然语言处理研究奠定了坚实基础,推动了相关技术的发展。
rubert-base-cased-sentiment - RuBERT模型实现俄语文本三分类情感分析
BERT模型DeepPavlovGithubHuggingface俄语文本开源项目情感分析模型自然语言处理
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。
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。
emotion_text_classifier - DistilRoBERTa微调的多类情感分析模型
DistilRoBERTaGithubHuggingface开源项目情感分类机器学习模型深度学习自然语言处理
这是一个基于DistilRoBERTa微调的情感分类模型,能够识别文本中的七种情绪,包括六种基本情绪和一种中性情绪。模型在《老友记》剧本数据集上进行了微调,特别适合分析电视剧和电影的对话文本。支持的情绪标签包括愤怒、厌恶、恐惧、快乐、中性、悲伤和惊讶,为自然语言处理中的情感分析任务提供了实用工具。
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。
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。
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