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finbert-finnsentiment

芬兰语情感分析的高精度FinBERT模型

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。

norbert2_sentiment_test1 - 挪威评论情感分析:基于Norwegian Review Corpus的精确模型
GithubHuggingfacesentiment analysis开源项目情感分析挪威语模型模型训练评价指标
该模型旨在分析挪威语评论情感,利用Norwegian Review Corpus和情感数据集训练。由Simen Aabol和Marcus Dragsten开发,基于norbert2模型进行了微调。模型能够分析挪威语句子的情感,准确率达83.57%。
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。
finbert-esg-9-categories - FinBERT-ESG九分类模型 企业可持续发展报告智能分析工具
ESG分析FinBERTGithubHuggingface企业治理开源项目模型气候变化金融文本分析
FinBERT-ESG九分类模型是一款专业的企业可持续发展报告分析工具。该模型基于14,000个人工标注的ESG报告和年度报告样本训练而成,能够将文本准确分类为气候变化、自然资本、污染与废物等9个细分ESG主题。这一工具有助于投资者评估企业长期可持续性并识别相关风险,为金融文本分析提供了重要支持。
FinNLP - 金融领域自然语言处理的开源工具库
FinNLPGithub开源项目新闻数据机器学习自然语言处理金融数据
FinNLP是一个专注于金融领域的自然语言处理工具库,提供大语言模型训练和微调流程。它支持获取美国和中国市场的新闻及社交媒体数据,使研究人员和开发者能够方便地处理和分析大规模金融文本数据,为金融NLP研究和应用提供支持。
bert-base-uncased-emotion - BERT模型用于情感分析的优化与应用
GithubHuggingfacePyTorch Lightningbert-base-uncased-emotion开源项目情感分析情感类别数据集模型
该项目基于bert-base-uncased模型,并使用PyTorch Lightning技术在一个情感数据集上进行了微调,支持文本分类和情感分析。训练参数包括128的序列长度、2e-5的学习率、32的批处理大小和4个训练周期,运行在两块GPU上。尽管模型尚未最优化,但在实际应用中显示出一定效果,达到了0.931的验证精度。更多项目详情可以通过nlp viewer查看。
CentralBankRoBERTa-sentiment-classifier - RoBERTa架构中央银行沟通情感分析模型
CentralBankRoBERTaGithubHuggingface中央银行通讯开源项目情感分析模型自然语言处理金融
CentralBankRoBERTa-sentiment-classifier是一个专门用于分析中央银行沟通的情感分析模型。该模型基于RoBERTa架构,能够识别涉及家庭、企业、金融部门和政府的句子情感。经过大规模数据集微调后,模型准确率达到88%。研究人员可通过Hugging Face Transformers库轻松使用该模型,实现中央银行文本的自动化情感分析。
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。
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。
opus-mt-en-fi - 开源神经机器翻译模型实现英语到芬兰语的准确转换
BLEU评分GithubHuggingfaceOPUS-MT开源项目机器翻译模型英语到芬兰语语言模型
opus-mt-en-fi是一个开源的英语到芬兰语翻译模型,基于transformer架构。该模型使用OPUS数据集和bt-news数据进行训练,采用normalization和SentencePiece进行预处理。在newstest2019-enfi测试集上,模型实现了25.7的BLEU分数和0.578的chr-F分数,显示出较高的翻译准确度。模型提供原始权重下载和测试集翻译结果,方便研究者和开发者使用和评估。
bertweet-pt-sentiment - 基于BERTabaporu的葡萄牙语情感分析模型
BERTGithubHuggingfacepysentimiento开源项目情感分析模型自然语言处理葡萄牙语
bertweet-pt-sentiment项目为葡萄牙语情感分析提供了解决方案。它基于BERTabaporu模型,通过pysentimiento库实现文本情感的三分类。该模型在葡萄牙语推文数据上进行了训练,特别适合社交媒体文本分析。项目设计简洁,易于集成,可用于各类葡萄牙语情感分析研究。
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