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distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english-openvino

基于DistilBERT的情感分析模型 OpenVINO优化版达91.3%准确率

本项目基于DistilBERT模型,在SST-2数据集上微调后转换为OpenVINO格式,专注于文本情感分类。模型在开发集上的准确率达91.3%,并支持通过Transformers pipeline快速部署。OpenVINO优化提升了推理效率,使其更适合生产环境中的情感分析应用。项目提供了简单的使用示例,方便开发者快速集成和应用。

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。
distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english - 英语文本情感分析的高精度模型
DistilBERTGithubHuggingface偏见开源项目文本分类模型精度
模型由Hugging Face团队微调,适用于SST-2情感分析任务,精度达到91.3%。针对英语文本特性设计,适合单标签分类。适用Python和Transformers库,易于集成。模型可实现高效特征提取,但可能在特定背景下产生偏差,应在应用前充分测试。开放源代码,Apache-2.0许可支持二次开发。
distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english - JavaScript情感分析中的ONNX优化
GithubHuggingfaceONNXTransformers.jsWebML变压器开源项目情感分析模型
基于ONNX权重实现Transformers.js的兼容性,能够快速执行情感分析。安装Transformers.js库后,即可使用预训练模型进行高效的文本情感分析。这种方法有效提高了模型运行速度,并支持WebML,是JavaScript开发者的重要工具。
tiny-bert-sst2-distilled - 轻量级BERT文本情感分类模型
BERTGithubHuggingface开源项目数据集微调文本分类机器学习模型模型训练
tiny-bert-sst2-distilled模型通过对BERT基础版本进行蒸馏优化,专注于文本情感分类任务。该模型在SST-2评估集上达到83.26%的准确率,保持了不错的性能表现。模型架构采用2层transformer结构,隐藏层维度为128,具有轻量化特点,适合在计算资源有限的环境中部署使用。
bert-base-uncased-sst2-unstructured80-int8-ov - BERT模型的非结构化剪枝与量化优化技术
BERTGLUE SST2GithubHuggingfaceOpenVINO开源项目模型蒸馏量化
该项目通过非结构化幅度剪枝、量化和蒸馏,在GLUE SST2数据集上优化了BERT模型。模型在Torch和OpenVINO IR模式下准确率达到0.9128,并在Transformer层中实现了80%的稀疏性。此项目适用于OpenVINO 2024.3.0及以上版本及Optimum Intel 1.19.0及更高版本,利用NNCF完成优化,同时提供详细的参数与训练步骤,以实现高效的文本分类。
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。
distilbert-imdb - IMDB电影评论情感分析模型实现92.8%准确率
DistilBERTGithubHuggingfaceIMDB数据集准确率开源项目文本分类模型模型微调
该文本分类模型通过在IMDB数据集上对distilbert-base-uncased进行微调而来,主要用于电影评论情感分析。模型基于Transformers 4.15.0和PyTorch 1.10.0开发,使用Adam优化器和线性学习率调度器,经过单轮训练在评估集上达到92.8%的准确率。
distilbert-base-uncased-go-emotions-onnx - 优化为ONNX格式的轻量级情感分析模型
GithubHuggingfaceONNX开源项目情感分析模型模型量化自然语言处理零样本分类
该模型是基于distilbert-base-uncased架构,通过零样本蒸馏技术在GoEmotions数据集上训练的情感分类工具。经ONNX格式转换和量化处理,模型性能得到显著提升。这一创新方法展示了如何将复杂的NLI零样本模型简化为高效的学生模型,实现了仅依靠未标记数据即可训练分类器的技术突破。尽管在精度上可能略逊于全监督模型,但为处理无标签数据的情感分析任务提供了实用解决方案。
distilbert-base-multilingual-cased-sentiment - 多语种情感分析模型的高效文本分类能力
Amazon评论GithubHuggingfacedistilbert-base-multilingual-cased-sentiment开源项目情感分析文本分类机器学习模型
本项目基于distilbert-base-multilingual-cased模型进行微调,在amazon_reviews_multi数据集上实现了优异的文本分类效果,准确率和F1值均为0.7648。模型通过优化训练参数和分布式数据处理,实现高效运行,适合多语言情感分析应用场景,可用于全球市场的用户评价分析。
emotion-english-distilroberta-base - DistilRoBERTa英文文本情感分析模型
DistilRoBERTaGithubHugging FaceHuggingface开源项目情感分类机器学习模型自然语言处理
该模型基于DistilRoBERTa-base微调,用于英文文本情感分析。可预测7种情绪:愤怒、厌恶、恐惧、快乐、中性、悲伤和惊讶。训练数据来自Twitter、Reddit等6个多样化数据集。提供简单的3行代码使用方法,适用于单个文本和完整数据集分析。模型在平衡数据集上的评估准确率为66%,远高于随机基准。
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