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bert-finetuned-japanese-sentiment

日语电商评论情感分析BERT微调模型

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。

Keras-TextClassification - 多样预训练模型支持的高效文本分类工具
GithubKeras-TextClassification嵌入式模型开源项目文本分类深度学习神经网络
为中文用户提供高效的文本分类解决方案,支持FastText、BERT、Albert等多种预训练模型,涵盖词、字、句子嵌入。详细介绍数据处理与模型训练流程,通过下载与调用数据,实现多标签分类和文本相似度计算,简化复杂的自然语言处理任务。
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。
awesome-japanese-nlp-resources - 日语NLP资源大全,包括Python库、工具、模型与数据集
GithubHugging FaceJapaneseNLPPythonawesome-japanese-nlp-resources开源项目
本项目提供全面的日语自然语言处理(NLP)资源,包括Python库、语言模型、词典和语料库等。收录了605个GitHub仓库和820个Hugging Face模型及数据集,并附带一个搜索工具方便查找更新信息。项目定期更新,最新包括Mozc UT地名词典和Kana-Kanji转换模块。资源涵盖形态分析、句法分析、情感分析及机器翻译等,是日语NLP研究和应用的重要参考。
transformers-tutorials - Transformers模型在自然语言处理中的应用教程
BERTGithubHugging FaceNLPPyTorchTransformers开源项目
本项目提供了关于如何使用Transformers模型在自然语言处理任务中进行精细调优的详细教程,包括文本分类、情感分析、命名实体识别和摘要生成等案例。教程旨在帮助用户掌握应用最新NLP技术的技巧,并提供配套的Python代码示例和工具指南。
MachineLearning-DeepLearning-Code-for-my-YouTube-Channel - 自然语言处理和深度学习模型微调开源代码合集
GithubYouTube频道开源项目机器学习模型微调深度学习自然语言处理
本项目汇集了自然语言处理和深度学习模型微调的开源代码,涵盖多种模型如Mistral、Falcon、DeBERTa和BERT,应用场景横跨Amazon评论数据集、Kaggle竞赛和跨语言命名实体识别等。项目内容适合从初学者到专业研究人员,提供前沿技术和最佳实践,帮助提升模型性能和解决实际问题。通过详尽的代码注释和YouTube视频,用户可以清晰理解复杂概念和操作步骤,高效掌握深度学习技巧。
pytorch-bert-crf-ner - PyTorch实现的BERT-CRF韩文命名实体识别器
BERTCRFGithubKoBERTNERPytorch开源项目
该项目是一个用PyTorch实现的BERT和CRF结合的韩文命名实体识别器,适用于PyTorch v1.2及Python 3.x环境。通过实际案例和详细日志展示该识别器的使用方法及其高效的韩文命名实体识别能力。借助于SKTBrain的KoBERT模型,本项目实现了容易上手的BERT-CRF命名实体识别系统。
awesome-japanese-llm - 日本语言学习模型的最新动态与综合信息
GitHub管理Github事前学乒参数大小开源项目日本語LLM模型开发
awesome-japanese-llm汇集全面的日语预训练语言模型和指令调优信息,包括性能评估基准和各类型模型开发动态。提供详尽的技术文档、开源许可信息,是日语技术开发者和研究人员的重要资源。
llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理
Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化
llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行,并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。
pytorch-sentiment-neuron - Pytorch版本的情感神经元实现情感分析与文本生成
Githubcudamlstm_ns.ptpython 3.5pytorchsentiment开源项目
项目pytorch-sentiment-neuron基于Pytorch,实现了利用情感神经元进行情感分析和文本生成。用户可以通过预设模型文件和简单的命令行操作生成文本并进行情感分析,lm.py文件还允许在新数据上重新训练模型。该项目依赖Pytorch、Cuda和Python 3.5,适用于自然语言处理和情感分析领域的研究人员和开发者。
beto - 西班牙语BERT模型:BETO
BERTBETOGithub开源项目模型西班牙语语料库
此页面介绍了一个基于大型西班牙语语料库训练的BERT模型BETO,提供无区分大小写和区分大小写的Tensorflow和Pytorch版本。BETO应用全词掩蔽技术,在多项西班牙语基准测试中表现优异,并与多语言BERT及其他模型进行了对比。用户可以在HuggingFace Model Repository下载BETO模型,并通过HuggingFace Transformers库轻松使用。此外,页面还包含示例代码和引用信息。
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