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DistilBERT情感分析模型：小巧快速且准确

Huggingface 情感分析模型 Github DistilBERT 开源项目自然语言处理文本分类 Hugging Face

这是一个基于DistilBERT的情感分析模型，体积比BERT小40%，速度更快，同时保持93.8%的准确率。模型可将文本分类为6种情感，每秒处理398.69个样本，性能优于BERT、RoBERTa和ALBERT同类模型。该模型采用情感数据集微调，通过简单pipeline即可快速部署使用。

文档

bert-multilingual-go-emtions - 多语言情感分类模型，支持高效识别28种情感

BERTGithubGoEmotionsHuggingface多语言开源项目情感分类模型模型性能

该BERT模型经过微调，可在GoEmotions数据集上进行中英跨语言情感分类，支持28种情感类别，如喜悦、愤怒、爱等。模型在验证集上表现出85.95%的高准确率，训练过程结合了英语和机器翻译的中文样本，通过两阶段方法提升性能，包含初始训练和高置信度样本回馈再训练。

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。

emotion-english - 基于自然语言处理的20类情感识别模型

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emotion-english项目是一个基于transformers库的文本分类模型，可识别20种不同情感。该模型支持从愤怒、好奇到悲伤、欢乐等多样化情感识别，易于集成到各类自然语言处理应用中。这一工具为情感分析任务提供了精确而全面的解决方案，适用于需要深入理解文本情感的各种场景。

bertweet-base-emotion-analysis - BerTweet英文情感分析模型集成EmoEvent语料库

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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。

distilbert-base-cased - DistilBERT：轻量高效的BERT模型，保留核心性能

BERTDistilBERTGithubHuggingface开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型

DistilBERT base model (cased)是BERT base model的轻量版本，通过知识蒸馏技术实现了模型压缩。它在BookCorpus和维基百科上进行自监督预训练，在保持核心性能的同时大幅减小了模型体积，加快了推理速度。这个模型主要用于微调下游NLP任务，如序列分类、标记分类和问答等。在GLUE基准测试中，DistilBERT展现出与原始BERT相当的性能，为需要效率与性能平衡的NLP应用提供了理想选择。

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

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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。

distilcamembert-base-sentiment - DistilCamemBERT-Sentiment揭示法语情感分析的高效选择

CamemBERTDistilCamemBERTGithubHuggingface开源项目情感分析模型模型压缩法语

DistilCamemBERT-Sentiment是一种优化的法语情感分析模型，通过使用Amazon Reviews和Allociné数据集微调，降低偏差。相较其他基于CamemBERT的方案，该模型缩短了推断时间，并在精确度和top-2准确率上表现良好，适合用于高效生产环境。

sentiment-roberta-large-english - RoBERTa微调的通用英文情感分析模型

GithubHuggingfaceRoBERTaSiEBERT开源项目情感分析机器学习模型自然语言处理

sentiment-roberta-large-english是一个基于RoBERTa-large的微调模型，用于英文文本的二元情感分析。该模型在15个不同来源的数据集上进行了训练和评估，提高了对各种文本类型的泛化能力。在新数据上，其表现优于仅在单一类型文本上训练的模型，平均准确率为93.2%。模型可通过Hugging Face pipeline快速部署，也可作为进一步微调的基础。

german-sentiment-bert - 基于BERT架构的德语情感分析模型

BERTGithubHuggingfacePython开源项目德语情感分类机器学习模型自然语言处理

该项目开发了一个基于BERT架构的德语情感分类模型。模型在184万个德语样本上训练，数据来源包括社交媒体和各类评论。提供Python包便于使用，支持情感预测和概率输出。在多个数据集上表现优异，最高F1分数达0.9967。可应用于对话系统等德语情感分析场景。

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。

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