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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。

t5-base-finetuned-sst2 - 优化GLUE SST-2数据集准确率的高效文本分类模型
GLUE SST-2GithubHuggingfaceT5准确率开源项目模型模型细节训练过程
T5-base-finetuned-sst2是一个在GLUE SST-2数据集上微调的文本分类模型,准确率达到93.23%。该模型基于编码-解码结构,通过多任务的无监督和有监督学习预训练,将任务转化为文本到文本的格式。在训练中,使用了特定的标记化策略和超参数设置,促进模型快速收敛。适合高效处理文本分类任务的应用场景,提供了对现有分类工具的优化方案。
emotion-english - 基于自然语言处理的20类情感识别模型
GithubHugging FaceHuggingface开源项目情感分类文本分析机器学习模型自然语言处理
emotion-english项目是一个基于transformers库的文本分类模型,可识别20种不同情感。该模型支持从愤怒、好奇到悲伤、欢乐等多样化情感识别,易于集成到各类自然语言处理应用中。这一工具为情感分析任务提供了精确而全面的解决方案,适用于需要深入理解文本情感的各种场景。
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。
BERT-Emotions-Classifier - 情感多标签分类的高效工具
BERTGithubHuggingface多标签分类开源项目情感分析情感分类数据集模型
BERT-Emotions-Classifier是一个专注于多标签情感分类的BERT模型,基于sem_eval_2018_task_1数据集训练,能够识别愤怒、恐惧、喜悦等多种情感。适用于社交媒体和客户评论中的情感分析以及基于情感的内容推荐。尽管存在情感类别和输入长度的限制,但该模型在情感分析中表现优异,需注意可能的偏差问题。
albert-base-v2-emotion - ALBERT架构情感分析模型:Twitter数据集微调与性能评估
AlbertGithubHuggingface开源项目情感分析文本分类机器学习模型自然语言处理
albert-base-v2-emotion是一个基于ALBERT架构的情感分析模型,在Twitter情感数据集上进行了微调。该模型在准确率和F1分数方面分别达到93.6%和93.65,展现了优秀的性能。模型训练采用HuggingFace Trainer,使用2e-5学习率、64批量大小和8轮训练。与同类模型相比,albert-base-v2-emotion在性能和处理速度间取得了平衡。开发者可以通过简洁的Python代码集成此模型,轻松实现文本情感分类功能。
distilroberta-finetuned-financial-news-sentiment-analysis - DistilRoBERTa模型实现高精度金融新闻情感分析
DistilRobertaGithubHuggingface开源项目机器学习模型自然语言处理金融情感分析金融新闻
这是一个基于distilroberta-base微调的金融新闻情感分析模型。它在金融短语库数据集上训练,达到98.23%的准确率。模型结构包含6层、768维和12个注意力头,共8200万参数,运行速度是RoBERTa-base的两倍。该模型能够有效分析金融新闻的情感倾向,为金融分析和决策提供参考。
bert-base-uncased-yelp-polarity - BERT模型基于Yelp评论数据集实现高准确率情感分析
GithubHuggingfaceTextAttackbert-base-uncased序列分类开源项目模型模型微调自然语言处理
该项目基于bert-base-uncased模型,利用TextAttack框架和yelp_polarity数据集进行微调,构建了一个文本情感分类器。经过5轮训练,模型在评估集上达到96.99%的准确率。支持最大256的序列长度,专门用于Yelp评论的情感分析。模型采用16的批次大小和5e-05的学习率,展现出优秀的性能表现。
bert-base-multilingual-uncased-sentiment - BERT多语言产品评论情感预测模型
GithubHuggingfacebert-base-multilingual-uncased产品评论准确率多语言模型开源项目情感分析模型
bert-base-multilingual-uncased-sentiment是一个基于BERT的多语言情感分析模型,支持英、荷、德、法、西、意六种语言的产品评论分析。模型通过1至5星评级预测评论情感,在大规模多语言产品评论数据集上训练。测试结果显示,模型在各语言上均达到较高的准确率,特别是在'差一星'的宽松评估标准下,准确率普遍超过93%。该模型可直接应用于目标语言的产品评论情感分析,也可作为相关任务的预训练模型进行进一步微调。
sentiment-roberta-large-english-3-classes - 基于RoBERTa的英文情感分析模型,精确分类社交媒体情感
GithubHuggingfaceRoBERTa准确率开源项目情感分析模型社交媒体
该模型使用RoBERTa进行三类情感分类(正面、中性、负面),特别适合社交媒体文本。通过5,304条社交媒体帖子进行微调,达到了86.1%的准确率。可通过transformers库轻松集成,提高文本分类的精准性和效率。
bert-multilingual-go-emtions - 多语言情感分类模型,支持高效识别28种情感
BERTGithubGoEmotionsHuggingface多语言开源项目情感分类模型模型性能
该BERT模型经过微调,可在GoEmotions数据集上进行中英跨语言情感分类,支持28种情感类别,如喜悦、愤怒、爱等。模型在验证集上表现出85.95%的高准确率,训练过程结合了英语和机器翻译的中文样本,通过两阶段方法提升性能,包含初始训练和高置信度样本回馈再训练。
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