ate_tk-instruct-base-def-pos-neg-neut-combined

精确从评论中提取细节情感的SOTA模型

方面词提取 Huggingface Github SemEval 2014 InstructABSA 开源项目模型精调模型情感分析

该模型采用InstructABSA方法进行微调，专注于Aspect Term Extraction (ATE)任务，通过结合定义说明及典型示例来提升准确性。主要在笔记本和餐馆领域中用于情感细节的提取，提供先进的解决方案。

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。

japanese-sentiment-analysis - 基于chABSA数据集的日语情感分析模型，具有高准确率和F1分数

GithubHuggingfacejapanese-sentiment-analysis开源项目情感分析数据集模型模型训练高精度

此模型基于chABSA数据集构建，专为日语情感分析设计，具有极高的准确率和F1得分。使用transformers和Pytorch进行训练，可通过Python API进行访问和集成。

bert-base-turkish-sentiment-cased - 高精度的土耳其语言情感分析BERT模型

BERTurkGithubHuggingface土耳其语开源项目情感分析数据集模型模型训练

该模型基于BERTurk，专为土耳其语言的情感分析设计，结合了电影评论、产品评论和推特数据集，实现了95.4%的准确度。适用于多种土耳其语文本情感分析场景，项目由Savas Yildirim发布于Hugging Face平台，并采用了先进的特征表示与融合技术。使用者需遵循引用要求以符合合规标准。

bert-fa-base-uncased-sentiment-snappfood - ParsBERT波斯语评论情感分析模型

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ParsBERT波斯语情感分析模型针对SnappFood外卖平台的用户评论进行情感分类。该模型基于ParsBERT v2.0架构，使用7万条标注数据训练，可将评论准确分类为正面或负面情绪。模型在测试中实现87.98%的F1分数，并提供Colab环境供开发者使用。

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。

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_turkish_sentiment - 微调TurkishBERTweet的高精度土耳其语情感分析模型

BERTGithubHuggingfaceTurkishBERTweet土耳其语开源项目情感分析模型自然语言处理

该模型基于VRLLab/TurkishBERTweet微调而来，专门用于土耳其语情感分析。在评估集上达到0.9972的高准确率，显示出强大的性能。模型采用Adam优化器，配合线性学习率调度器，经过3轮训练，每批次处理8个样本。虽然在土耳其语文本情感分析方面表现出色，但其具体应用场景和限制仍有待进一步研究。

bert-base-cased-Korean-sentiment - bert-base-cased韩语情感分析模型

GithubHuggingfaceWhitePeakbert-base-multilingual-cased客户评论开源项目情感分析模型韩语

此情感分析模型基于bert-base-multilingual-cased进行优化，专为韩语购物评论设计，准确率超过92%，用于情感分类。

autonlp-Tweet-Sentiment-Extraction-20114061 - AutoNLP推文情感分析模型达80%准确率

AutoNLPGithubHuggingface开源项目情感分析机器学习模型模型训练自然语言处理

这是一个基于AutoNLP训练的多类别分类模型，主要应用于推文情感提取分析。模型在验证集上的准确率为80.36%，F1分数为0.807。开发者可通过cURL或Python API调用该模型进行推文情感分析，适用于社交媒体数据分析和用户反馈处理等场景。

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。

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