prediksi-emosi-indobert

IndoBERT模型应用于印尼语文本情绪预测的工具

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Prediksi Emosi App 利用预训练的IndoBERT模型进行印尼语情绪分析。应用程序接受用户输入的句子或段落，预测其可能的情绪，如愤怒、悲伤、快乐、爱、恐惧和厌恶，并以百分比格式展示结果，让用户轻松理解文本的情绪特征，便于分析和交互。

distilbert-base-uncased-go-emotions-onnx - 优化为ONNX格式的轻量级情感分析模型

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该模型是基于distilbert-base-uncased架构，通过零样本蒸馏技术在GoEmotions数据集上训练的情感分类工具。经ONNX格式转换和量化处理，模型性能得到显著提升。这一创新方法展示了如何将复杂的NLI零样本模型简化为高效的学生模型，实现了仅依靠未标记数据即可训练分类器的技术突破。尽管在精度上可能略逊于全监督模型，但为处理无标签数据的情感分析任务提供了实用解决方案。

SaBERT-Spanish-Sentiment-Analysis - 基于BERT的西班牙语情感分析分类器

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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。

FinancialBERT-Sentiment-Analysis - 金融BERT模型优化金融文本情感分析精度

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FinancialBERT-Sentiment-Analysis是一个针对金融领域的BERT模型，通过大规模金融文本预训练和Financial PhraseBank数据集微调，在金融文本情感分析中表现卓越。该模型超越通用BERT和其他金融特定模型，为金融从业者和研究人员提供了高效的文本挖掘工具，无需大量计算资源即可使用。

phobert-base-vietnamese-sentiment - PhoBERT微调的越南语情感分析模型

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该项目基于vinai/phobert-base模型微调，专门用于越南语情感分析。模型可将文本分为负面、正面或中性三类情感。使用30K电子商务评论数据集训练，适用于分析越南语句子的情感倾向。项目提供了简单的集成方法，方便在NLP应用中实现越南语情感分析功能。

FinTwitBERT-sentiment - 基于BERT的金融推文情感分析工具

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FinTwitBERT-sentiment基于1000万条金融推文预训练的FinTwitBERT模型开发，通过38,091条人工标注数据和142万条合成数据进行微调，专注于分析社交媒体金融文本的情感倾向。此模型支持通过Hugging Face transformers库集成，适用于金融推文和相关社交媒体内容的情感分析任务。

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

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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。

txlm-roberta-hindi-sentiment - 印地语情感分析模型：性能与应用场景

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这款印地语情感分析模型基于公开数据集进行了微调，具备0.89的加权平均宏F1评分，适合在印地语媒体中提取情感信息。模型使用PyTorch模块进行微调，详细教程可在LondonStory的GitHub页面获取。

distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english-openvino - 基于DistilBERT的情感分析模型 OpenVINO优化版达91.3%准确率

DistilBERTGithubHuggingfaceOpenVINO开源项目情感分析文本分类模型模型微调

本项目基于DistilBERT模型，在SST-2数据集上微调后转换为OpenVINO格式，专注于文本情感分类。模型在开发集上的准确率达91.3%，并支持通过Transformers pipeline快速部署。OpenVINO优化提升了推理效率，使其更适合生产环境中的情感分析应用。项目提供了简单的使用示例，方便开发者快速集成和应用。

DeepMoji - 情感分析模型，基于12亿推文训练，支持迁移学习与多情感预测

DeepMojiGithubKerastorchMoji开源项目情感分析机器学习

DeepMoji是一个情感分析模型，基于12亿推文数据训练，可通过迁移学习在多种情感任务中表现出色。项目包含代码示例和预训练模型，兼容Python 2.7和Keras框架，适用于情感预测和文本编码。还提供了PyTorch实现，用户可使用不同模块进行数据处理、模型微调和测试。

bert-base-arabic-camelbert-da-sentiment - CAMeLBERT-DA阿拉伯语情感分析模型

CAMeLBERT-DAGithubHuggingface开源项目情感分析模型自然语言处理阿拉伯语预训练语言模型

CAMeLBERT-DA情感分析模型是基于阿拉伯方言预训练模型微调而成。该模型利用ASTD、ArSAS和SemEval数据集进行了fine-tuning，可通过CAMeL Tools或transformers pipeline轻松集成使用。模型支持对阿拉伯语文本进行积极和消极的二分类情感分析。这一成果对研究阿拉伯语言模型的变体、规模和任务类型之间的相互作用具有重要意义。

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