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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。

tweets-gender-classifier-distilbert - 基于DistilBERT的推文作者性别分类模型
BERTGithubHuggingface开源项目性别分类机器学习模型自然语言处理谷歌
这是一个基于DistilBERT模型的推文性别分类方案,通过分析推文内容预测作者性别。项目以google-bert/bert-base-uncased为基础模型,使用准确率和F1分数作为评估指标。该开源项目遵循apache-2.0许可证,可应用于社交媒体用户分析、市场研究、受众画像等场景。
robust-swedish-sentiment-multiclass - 瑞典多标签情感分类器促进文本分析
GithubHuggingfaceKBLabMegatron-BERT-large-165K多标签开源项目情感分类器模型瑞典语
该项目提供了一种经过精细调整的多标签情感分类器,基于Megatron-BERT-large-165K模型开发,对75K瑞典文本进行训练。此模型支持多种语言环境的文本分析任务,详情请参考KBLab博客。
politicalBiasBERT - BERT微调模型实现政治倾向文本自动分类
BERTGithubHuggingface开源项目政治偏见文本分类机器学习模型自然语言处理
politicalBiasBERT是一个基于BERT模型微调的政治倾向分析工具。该模型通过大量政治文本训练,能够自动将输入文本分类为左派、中立或右派。研究人员和开发者可使用简单的Python代码调用此模型,快速分析文本的政治倾向。这一工具为政治文本分析和舆情研究提供了有力支持。
indobert-emotion-classification - 高性能印尼语情感分类BERT模型
GithubHuggingfaceIndoBERTtransformer开源项目情感分类模型模型导入自然语言处理
indobert-emotion-classification是一个基于BERT的印尼语情感分析模型。该模型能够对印尼语文本进行情感分类,支持多种情感标签。通过Hugging Face Transformers库,indobert-emotion-classification可以轻松集成到各种自然语言处理项目中。这个模型适用于分析印尼语社交媒体内容、客户反馈等文本数据的情感倾向,为研究人员和开发者提供了有力的工具。
rubert-tiny-sentiment-balanced - 高效分析俄语短文本情感的专业工具
GithubHuggingfaceRuBERT俄语开源项目情感分析文本分类模型自然语言处理
rubert-tiny-sentiment-balanced是一个针对俄语短文本情感分类的微调模型。它将输入文本分为负面、中性和正面三类。该模型在多个平衡的俄语数据集上训练,提供了情感标签、分数和概率分布输出。模型在不同领域的测试集上展现了良好的性能,F1分数从0.50到0.98不等。用户可以通过简单的Python代码集成此模型,用于俄语文本的情感分析任务。
indonesian-roberta-base-sentiment-classifier - 印尼语RoBERTa情感分类器:高精度的开源NLP工具
GithubHuggingfaceRoBERTa印尼语情感分类开源项目情感分析模型深度学习自然语言处理
这是一个基于RoBERTa架构的印尼语情感分类器,在indonlu的SmSA数据集上微调而成。模型在评估集上展现出卓越性能,准确率达94.36%,F1值达92.42%。它支持多种深度学习框架,易于集成到各类情感分析应用中。作为开源项目,该模型为印尼语自然语言处理领域提供了一个高效可靠的工具,推动了相关研究和应用的发展。模型采用了124M参数的RoBERTa Base架构,在印尼语评论和评论数据上训练。它不仅在评估集上表现优异,在基准测试集上也达到了93.2%的准确率和91.02%的F1值。该项目提供了详细的使用说明和评估结果,方便研究者和开发者快速上手和复现实验。
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。
sentiment-analysis - 多种中文情感分析方法及实现途径
GithubSentiment Analysis开源项目情感分析文本分类深度学习自然语言处理
该页面介绍了中文情感分析的三种类型:基于情感词典、传统机器学习和深度学习的方法,并展示了四种实现方式:词典法、Bayes法、ALBERT与TextCNN结合及其emoji扩展。适合自然语言处理和文本分类爱好者深入了解情感分析的实现手段。
pytorch-sentiment-analysis - 使用PyTorch进行电影评论情感分析的教程
GithubPyTorchPython 3.9开源项目情感分析教程神经网络
该开源项目提供了一系列教程,使用PyTorch实现序列分类模型,主要用于从电影评论中预测情感。课程内容包括神经词包模型、递归神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)和Transformer模型的理论与实践。此外,还讲解了如何使用torchtext库简化数据加载和预处理。如果有任何疑问或反馈,可以随时通过提交问题进行交流。
BertWithPretrained - 基于PyTorch实现的BERT模型及相关下游任务
BERTGithubPyTorchTransformer中文文本分类开源项目英文文本分类
该项目基于PyTorch实现了BERT模型及其相关下游任务,详细解释了BERT模型和每个任务的原理。项目支持分类、翻译、成对句子分类、多项选择、问答和命名实体识别等任务,涵盖中文和英语的自然语言处理。此外,项目还含有丰富的数据集和预训练模型配置文件。
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