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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。

FinTwitBERT-sentiment - 基于BERT的金融推文情感分析工具
BERT模型FinTwitBERTGithubHuggingface开源项目模型社交媒体分析自然语言处理金融推文情感分析
FinTwitBERT-sentiment基于1000万条金融推文预训练的FinTwitBERT模型开发,通过38,091条人工标注数据和142万条合成数据进行微调,专注于分析社交媒体金融文本的情感倾向。此模型支持通过Hugging Face transformers库集成,适用于金融推文和相关社交媒体内容的情感分析任务。
rubert-tiny2-russian-emotion-detection - RuBERT-tiny2模型实现高精度俄语情感分析
AniemoreBERTGithubHuggingface俄语多标签分类开源项目情感检测模型
该项目开发了基于RuBERT-tiny2架构的俄语文本情感分析模型,可识别7种情感类别。模型在CEDR M7数据集上实现85%的多标签准确率和76%的单标签准确率。项目提供Python接口便于集成,同时开源了功能全面的Aniemore软件包。这一解决方案为俄语文本的情感分析任务提供了高效准确的工具支持。
twitter-xlm-roberta-base-sentiment-finetunned - XLM-RoBERTa微调的多语言Twitter情感分析模型
GithubHuggingfaceXLM-Roberta多语言模型开源项目情感分类文本分类模型模型微调
该模型是Citizen Lab团队基于XLM-RoBERTa架构微调的多语言Twitter情感分类器。支持英语、荷兰语、法语等10种语言,可准确识别文本的正面、负面和中性情感。模型在F1分数和准确率方面表现出色,使用简单,适用于多种社交媒体情感分析场景。
AraBert-Arabic-Sentiment-Analysis - 基于AraBERT的阿拉伯语情感分析模型实现80%分类准确率
AraBERTGithubHuggingface开源项目情感分析机器学习模型自然语言处理阿拉伯语情感分析
基于AraBERT预训练模型微调的阿拉伯语情感分析模型,在评估数据集上实现了80.03%的准确率和65.43%的宏F1分数。模型采用Adam优化器和线性学习率调度器,使用16的训练批次大小,经过2轮训练得到。基于Transformers框架开发,专注于阿拉伯语文本的情感分类任务。
t5-base-finetuned-emotion - 基于T5模型的情感识别技术
GithubHuggingfaceT5下游任务传输学习开源项目情感数据集情感识别模型
这个项目展示了T5模型在情感识别中的应用,通过一个高质量的情感数据集进行分类。经过精细调优,T5模型能够识别六种情感:悲伤、快乐、爱、愤怒、恐惧和惊讶,精确度和召回率都非常优秀。该模型可用于情感分析任务,准确率高达93%,展现了自然语言处理领域的先进技术。
finbert-finnsentiment - 芬兰语情感分析的高精度FinBERT模型
FinBERTFinnSentimentGithubHuggingface开源项目情感分析模型许可协议评估结果
FinBERT模型通过FinnSentiment数据集进行精调,专为芬兰语情感分析设计。该模型使用90%的数据进行训练,10%用于评估,在准确率、F1评分、精确性和召回率方面表现出色。适用于需要高精度情感分析的场景,并支持研究与商业应用,遵循CC BY 4.0协议。
twitter-roberta-base-sentiment - RoBERTa模型实现Twitter推文情感分析
GithubHuggingfaceTweetEvalTwitterroBERTa开源项目情感分析模型自然语言处理
这是一个基于RoBERTa-base的Twitter情感分析模型,通过5800万条推文训练和TweetEval基准微调而成。模型可将英文推文分类为负面、中性和正面三种情感。项目提供了包含文本预处理、模型加载和情感预测的使用示例。此外,还有一个基于更多最新推文训练的改进版本,可提供更精确的情感分析。该开源项目为自然语言处理研究者和开发者提供了实用的Twitter情感分析工具。
rubert-base-cased-sentiment - RuBERT模型实现俄语文本三分类情感分析
BERT模型DeepPavlovGithubHuggingface俄语文本开源项目情感分析模型自然语言处理
该项目基于DeepPavlov的RuBERT模型,通过35万多条多源俄语文本进行微调,实现了中性、积极和消极三分类的情感分析功能。模型支持transformers库调用,便于集成应用。训练语料涵盖社交媒体、产品评论等多个领域,提高了模型的通用性。
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。
twitter-roberta-base-sentiment-latest - RoBERTa基础的推特情感分析模型 支持英文社交媒体文本
GithubHuggingfaceRoBERTaTweetEvalTwitter开源项目情感分析模型自然语言处理
这是一个基于RoBERTa-base的推特情感分析模型,通过1.24亿条推文训练并针对情感分析任务微调。模型可将英文推文分类为积极、中性或消极,支持Transformers库集成。适用于社交媒体分析和舆情监测等场景,是TweetNLP项目的组成部分,体现了社交媒体自然语言处理的最新进展。
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