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pebblo-classifier

基于BERT的文本分类工具,优化协议文件整理

Pebblo Classifier是由DAXA.AI开发的文本分类模型,能够高效地对组织中的协议文档进行分类。该模型基于BERT技术,并从distilbert-base-uncased进行细调,支持21种文档标签分类,如董事会协议和咨询协议,简化文档整理过程。无需重新微调,用户可以通过简单代码实现快速集成。测试结果显示了模型的高精度和可靠性。

fineweb-edu-classifier - 基于深度学习的网页教育内容智能分类系统
FineWeb-EduGithubHuggingface开源项目教育内容分类数据集过滤机器学习模型模型网页质量评估
FineWeb-Edu classifier是一款基于Snowflake-arctic-embed模型的网页教育内容智能分类系统。该系统通过450,000个LLama3-70B-instruct模型标注的样本进行训练,能够对网页内容的教育价值进行0-5分的评估。在二元分类任务中,系统达到了82%的F1分数,为教育资源的筛选和管理提供了高效工具。尽管在特定领域存在一定局限性,但该系统为自动化筛选优质教育资源开辟了新途径,有望推动在线教育内容的质量提升。
banking-intent-distilbert-classifier - DistilBERT模型实现银行客户查询意图精准分类
DistilBERTGithubHuggingfacebanking77开源项目意图分类模型自然语言处理金融
该模型基于DistilBERT架构,在BANKING77数据集上微调,可识别77种银行业务意图,准确率达92.44%。支持快速推理,适用于实时客户查询分析。训练仅需20分钟,成本效益高,为银行客服智能化提供了实用方案。模型能够提高客户服务效率,改善服务质量,助力银行业务数字化转型。
bert-base-cased - 使用预训练双向Transformer模型提升语言理解能力
BERTGithubHuggingface句子分类开源项目掩码语言建模模型自监督学习预训练
BERT是一种通过自监督学习预训练的双向Transformer模型,旨在改善英语语言理解。基于大型语料库的预训练,使其能学习句子的双向表示,适用于序列分类、标记分类和问答任务。通过Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction目标进行预训练,BERT在各类任务中展现出卓越表现,但注意选择合适的训练数据以避免潜在偏见。
GovernanceBERT-governance - GovernanceBERT模型提升ESG公司治理文本分类精度
ESGGithubGovernanceBERTHuggingface公司治理开源项目文本分类模型自然语言处理
GovernanceBERT-governance是针对ESG领域公司治理文本优化的语言模型。它在GovernanceBERT-base基础上,通过2000条公司治理数据集微调,提升了治理相关文本的识别和分类能力。此模型适用于ESG分析、报告解读等任务,为ESG研究和实践提供了有力的自然语言处理工具。
distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english - 基于SST-2数据集微调的DistilBERT情感分析模型达到91.3%分类准确率
DistilBERTGithubHuggingfaceSST-2开源项目文本分类机器学习模型模型偏见
这是一个在SST-2数据集上微调的DistilBERT情感分析模型,通过优化学习参数实现91.3%的分类准确率。模型支持英文文本的情感二分类,但在处理不同国家相关文本时存在潜在偏见。作为一个轻量级BERT变体,该模型在保持性能的同时显著降低了计算资源需求。
sentiment_analysis_model - BERT模型的情感分析应用
BERTGithubHuggingface开源项目情感分析无监督学习模型模型描述预训练
该情感分析模型基于BERT,在大规模英语语料的自监督训练基础上,具备双向语句理解能力,经过精细调优,专注于文本分类任务,该项目微调BERT模型以进行情感分析,可用于自动提取文本中的情感特征。
NSFW_text_classifier - DistilRoBERTa文本智能分类模型自动识别不当内容
DistilRoBERTaGithubHuggingfaceNSFW分类内容审核开源项目情感分析文本分析模型
DistilRoBERTa-base文本分类模型通过14317条Reddit帖子训练,可识别文本内容是否适合工作场合。模型采用NSFW(不适合工作场合)和SFW(适合工作场合)二分类方法,支持Pipeline快速部署,可用于社交媒体和在线社区的内容审核。
bert-base-uncased-emotion - 情感数据集的高效文本分类模型
F1分数GithubHuggingfacebert-base-uncased-emotion准确率开源项目情感分析文本分类模型
bert-base-uncased模型针对情感数据集的微调结果显示,其在准确率和F1分数分别达到94.05%和94.06%。借助PyTorch和HuggingFace平台,该模型实现高效的情感文本分类,适用于社交媒体内容分析,特别是在Twitter环境中,为数据科学家和开发人员提供情感解析的精确工具。
ernie - 简化BERT模型的文本分类与预测工具
BERTErnieGithub句子分类开源项目模型微调预测
Ernie是一个基于BERT的Python库,为文本分类和预测任务提供简洁接口。它支持多种预训练模型,允许微调和自定义。Ernie具备灵活的文本分割和结果聚合策略,能够处理长文本,并提供模型保存、加载和自动保存功能。这个工具适用于情感分析、文本分类等多种自然语言处理任务,为NLP研究和开发提供了便捷的解决方案。
emotion_text_classifier - DistilRoBERTa微调的多类情感分析模型
DistilRoBERTaGithubHuggingface开源项目情感分类机器学习模型深度学习自然语言处理
这是一个基于DistilRoBERTa微调的情感分类模型,能够识别文本中的七种情绪,包括六种基本情绪和一种中性情绪。模型在《老友记》剧本数据集上进行了微调,特别适合分析电视剧和电影的对话文本。支持的情绪标签包括愤怒、厌恶、恐惧、快乐、中性、悲伤和惊讶,为自然语言处理中的情感分析任务提供了实用工具。
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