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rubert-tiny2-cedr-emotion-detection

俄语情感识别的多标签分类模型

该模型基于cointegrated/rubert-tiny2进行微调,适用于俄语文本的多标签情感分类任务。模型在CEDR数据集上经过40个周期的训练,学习率为1e-5,批次大小为64。测试结果显示,模型在愉悦、悲伤、惊讶等情感识别上的表现优异,AUC平均值为0.8956,F1微平均值为0.9280,可用于多种俄语文本情感分析场景。

ruRoPEBert-e5-base-2k - 俄语句子编码模型支持长上下文和高效注意力机制
CulturaXGithubHuggingfaceTransformersruRoPEBert俄语句向量模型开源项目模型
ruRoPEBert是Tochka AI团队基于RoPEBert架构开发的俄语句子编码模型。该模型在CulturaX数据集上训练,支持2048个token的上下文,并可扩展。模型集成高效注意力机制和平均池化层,易于使用。在encodechka基准测试中,ruRoPEBert的S+W评分领先其他模型。此外,它还支持分类任务,并可通过RoPE缩放扩展上下文窗口。
distilrubert-small-cased-conversational - 小型化俄语对话模型提升推理速度
DistilRuBERTGithubHuggingface俄语模型开源项目模型模型压缩知识蒸馏自然语言处理
distilrubert-small-cased-conversational是一个经过知识蒸馏的小型俄语对话模型。它基于OpenSubtitles、Dirty、Pikabu等多种语料库训练,在保持性能的同时显著提高了推理速度。该模型在分类、命名实体识别和问答等NLP任务中表现出色,同时大幅减小了模型体积,适用于需要高效处理俄语自然语言的应用场景。
roberta-base-go_emotions - RoBERTa模型实现28种情感多标签分类
GithubHuggingfaceRoBERTago_emotions数据集text-classification多标签分类开源项目情感分析模型
该模型基于roberta-base,利用go_emotions数据集训练而成,可对文本进行28种情感的多标签分类。模型在测试集上实现0.474的准确率和0.450的F1分数。为提升性能,还提供ONNX版本。研究者可通过Hugging Face Transformers框架便捷应用此模型。值得注意的是,某些情感标签如'gratitude'表现优异,F1值超过0.9,而'relief'等标签表现欠佳,可能与训练数据分布不均有关。通过优化每个标签的阈值,模型的整体F1分数可提升至0.541,显示出进一步改进的潜力。
cross-encoder-russian-msmarco - 高效的俄文跨编码器模型用于信息检索
DeepPavlov/rubert-base-casedDiTy/cross-encoder-russian-msmarcoGithubHuggingface信息检索句子嵌入开源项目文本分类模型
此开源模型基于DeepPavlov/rubert-base-cased,并经过MS-MARCO数据集优化,专用于俄语信息检索,支持高效的查询和段落相关性排序。通过安装sentence-transformers可直接使用,也可通过HuggingFace Transformers扩展文本分类功能,适合需处理俄语复杂文本的用户。
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。
wav2vec2-lg-xlsr-en-speech-emotion-recognition - 微调Wav2Vec 2.0实现高精度语音情感识别
GithubHuggingfaceRAVDESS数据集Wav2Vec 2.0开源项目微调模型深度学习语音情感识别
项目利用微调技术优化wav2vec2-large-xlsr-53-english模型,在RAVDESS数据集上训练出准确率达82.23%的语音情感识别系统。该模型可辨别8种情感状态,包括愤怒、平静和厌恶等。这一成果为语音情感分析、人机交互和情感计算领域的研究提供了新的思路和实践参考。
distilrubert-base-cased-conversational - 经过蒸馏的俄语对话模型 提升速度减少参数
DistilRuBERTGithubHuggingface俄语模型开源项目模型模型压缩知识蒸馏自然语言处理
distilrubert-base-cased-conversational是一个经过知识蒸馏的俄语对话模型,基于RuBERT开发。该模型在保持性能的同时,将参数量减少24%,显著提升了推理速度。它在多种俄语对话数据集上训练,适用于广泛的对话场景。与原始RuBERT相比,该模型在CPU和GPU上均实现了更快的处理速度,为需要高效俄语对话处理的应用提供了优秀选择。
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。
distilbert-base-uncased-emotion - DistilBERT情感分析模型:小巧快速且准确
DistilBERTGithubHugging FaceHuggingface开源项目情感分析文本分类模型自然语言处理
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。
twitter-roberta-base-emotion-multilabel-latest - 精确识别推文情绪的多标签分类模型
GithubHuggingfacetweetnlptwitter-roberta-base-emotion-multilabel-latest多标签分类开源项目情感分析机器学习模型
该项目微调了cardiffnlp/twitter-roberta-base-2022-154m模型,专注于SemEval 2018情感分析任务,显著增强推文的多标签情绪分类能力。模型在测试集上的F1 micro为0.7169,F1 macro为0.5464,是推文情感分析的理想选择。适用于tweetnlp和transformers中的文本分类任务,支持通过Python加载工具进行灵活使用,有助于社交媒体情感解析。
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