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SaBERT-Spanish-Sentiment-Analysis

基于BERT的西班牙语情感分析分类器

SaBERT-Spanish-Sentiment-Analysis是一个由布宜诺斯艾利斯大学学生开发的BERT模型,专注于西班牙语情感分析。使用微调的dccuchile/bert-base-spanish-wwm-uncased模型,并在11,500条西班牙语推文数据集上训练,准确率达到86.47%。用户可以使用pip安装依赖并加载模型,通过内置函数进行情感预测。项目遵循Apache 2.0开源许可证,提供详细的使用指南。

Semantic-Textual-Relatedness-Spanish - 基于Sentence-Transformers的西班牙语语义关联分析模型
GithubHuggingfaceSemEvalsentence-transformers开源项目文本相关性模型语义相似度语言模型
基于sentence-transformers框架开发的西班牙语语义关联分析模型,可将文本映射至256维向量空间,实现文本聚类和语义搜索功能。模型采用Transformer架构与CosineSimilarity损失函数,在SemEval-2024评测中获得0.677的Spearman相关系数。
twitter-xlm-roberta-base-sentiment-finetunned - XLM-RoBERTa微调的多语言Twitter情感分析模型
GithubHuggingfaceXLM-Roberta多语言模型开源项目情感分类文本分类模型模型微调
该模型是Citizen Lab团队基于XLM-RoBERTa架构微调的多语言Twitter情感分类器。支持英语、荷兰语、法语等10种语言,可准确识别文本的正面、负面和中性情感。模型在F1分数和准确率方面表现出色,使用简单,适用于多种社交媒体情感分析场景。
stackoverflow-roberta-base-sentiment - 软件工程文本情感分析的RoBERTa模型
GithubHuggingfaceRoBERTaStackOverflow开源项目情感分析模型自然语言处理软件工程
stackoverflow-roberta-base-sentiment是一个专门用于软件工程文本情感分析的RoBERTa模型。它基于cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment模型,使用StackOverflow4423数据集进行微调。该模型能够分析软件工程相关文本的正面、中性和负面情感倾向。通过简单的Python代码,开发者可以快速实现情感分析。这个开源项目为软件开发社区提供了一个分析开发者反馈和讨论的实用工具。
FinBERT-PT-BR - 巴西金融市场智能文本情感分析的先进模型
FinBERT-PT-BRGithubHuggingface开源项目机器学习模型自然语言处理葡萄牙语金融情感分析
FinBERT-PT-BR是专为巴西金融市场开发的自然语言处理模型,能够准确分析葡萄牙语金融文本的情感倾向。该模型基于140万条金融新闻训练,仅需500条标注数据即可构建高效情感分类器。其性能超越现有模型,可广泛应用于情感指数构建、投资策略制定和宏观经济分析等领域,为巴西金融业提供了先进的文本分析工具。
beto-contextualized-hate-speech - BETO基于情境的西班牙语仇恨言论多标签分类模型
BETOGithubHuggingface仇恨言论检测多标签分类开源项目文本分类模型西班牙语
这个基于BETO的模型为西班牙语仇恨言论检测提供了创新解决方案。它不仅能识别针对8个不同群体的仇恨言论,还能检测暴力煽动。通过综合分析评论内容和背景信息,模型实现了更准确的多标签分类。研究人员和内容审核者可以利用此工具,快速获取详细的仇恨言论分析结果,有助于更好地理解和应对在线仇恨言论问题。
bert-base-arabic-finetuned-emotion - bert-base-arabic 模型在情感识别中的应用与优化
GithubHuggingfaceTransformersbert-base-arabic-finetuned-emotion开源项目情感检测文本分类模型阿拉伯文本
本项目展示了一种基于bert-base-arabic的微调情感检测模型,在emotone_ar数据集上实现了74%的准确率和F1分数。该模型通过Transformer技术增强了情感分析能力,适用于阿拉伯语文本处理。用户可以在Hugging Face平台找到此预训练模型,并应用于其自然语言处理任务。
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-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。
readability-es-3class-paragraphs - 西班牙语文本可读性三级分类模型
BERTINGithubHuggingfaceRoberta可读性评估开源项目模型自然语言处理西班牙语
该模型基于Roberta架构并经BERTIN微调,用于评估西班牙语文本可读性。它将文本分为基础、中级和高级三个级别,在验证集上F1宏平均分数达0.7881。模型使用多个公开和非公开数据集训练,包括coh-metrix-esp语料库。作为readability-es系列的变体,它采用段落级别分类。由于缺乏可靠的测试集,性能指标基于验证集报告。模型可能存在一些局限性,如语言偏向西班牙方言,其他地区变体可能表现不佳。
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。
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