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DistilBERT情感分析模型:小巧快速且准确

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。

bert-base-indonesian-1.5G-sentiment-analysis-smsa - BERT基础印尼语情感分析模型实现高精度文本分类
BERTGithubHuggingfaceindonlu印尼语开源项目情感分析机器学习模型
这是一个基于cahya/bert-base-indonesian-1.5G模型在indonlu数据集上微调的印尼语情感分析模型。在评估集上,该模型实现了93.73%的准确率,为印尼语文本分类任务提供了高效解决方案。模型使用Adam优化器和线性学习率调度器,通过10轮训练达到了稳定的性能表现。
distilbert-base-uncased-distilled-squad - DistilBERT轻量级问答模型
DistilBERTGithubHuggingfaceSQuAD开源项目机器学习模型自然语言处理问答系统
distilbert-base-uncased-distilled-squad是一个经过知识蒸馏的轻量级问答模型。它基于DistilBERT架构,在SQuAD v1.1数据集上进行了微调。该模型在保留BERT 95%性能的同时,参数量减少40%,速度提升60%。在SQuAD v1.1开发集上,它实现了86.9的F1分数。凭借其高效性能,这个模型适合各种需要快速、准确问答能力的应用场景。
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。
phobert-base-vi-sentiment-analysis - 越南语情感分析工具,实现文本情绪精确判定
GithubHuggingfacePhoBert开源项目情感分析情绪分类模型模型训练越南语
模型专注越南语文本情绪识别,提供准确的情感分类。其开放源码和多元应用场合使研究者和开发者受益。
bert-small - 轻量级BERT模型用于下游NLP任务优化
BERTGithubHuggingface人工智能开源项目模型知识蒸馏自然语言处理预训练模型
bert-small是Google BERT官方仓库转换的小型预训练模型,属于紧凑型BERT变体系列。该模型采用4层结构和512维隐藏层,为自然语言处理研究提供轻量级解决方案。在自然语言推理等任务中,bert-small展现出优秀的泛化能力,有助于推进NLI研究beyond简单启发式方法。作为下游任务优化的理想选择,bert-small为NLP领域带来新的研究与应用可能。
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。
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。
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。
distilbert-base-turkish-cased - 轻量级高性能土耳其语BERT模型
BERTGithubHuggingface土耳其语言模型开源项目模型模型蒸馏深度学习自然语言处理
distilbert-base-turkish-cased是一个开源的土耳其语蒸馏BERT模型,通过知识蒸馏技术在保持与原始BERTurk相近性能的同时显著降低了模型规模。该模型在词性标注等任务上表现出色,超越了更大规模的XLM-RoBERTa模型,适用于土耳其语文本分类、命名实体识别等多种自然语言处理任务。
wav2vec-english-speech-emotion-recognition - 英语语音情感识别模型:Wav2Vec 2.0的微调应用
GithubHuggingfaceWav2Vec 2.0开源项目模型模型微调深度学习自然语言处理语音情感识别
此项目展示了Wav2Vec 2.0模型在英语语音情感识别任务中的应用。通过使用SAVEE、RAVDESS和TESS数据集进行微调,模型能够识别7种基本情绪。在评估集上,模型达到了97.463%的准确率。这一成果为语音情感分析领域提供了新的可能性,可应用于语音交互系统和情感计算研究。
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