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。

bge-base-en-v1.5 - 增强文本处理能力的多任务学习模型

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bge-base-en-v1.5模型通过多任务学习优化自然语言处理技术，覆盖分类、检索、聚类和重排任务。在多个MTEB数据集上表现优异，例如在亚马逊情感分类任务中达到93.39%的准确率，在AskUbuntu重排任务中MRR达到74.28%。该模型具有MIT开源许可，适用于多种英语任务，为研究人员和开发者提供有效支持。

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。

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。

stackoverflow-roberta-base-sentiment - 软件工程文本情感分析的RoBERTa模型

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stackoverflow-roberta-base-sentiment是一个专门用于软件工程文本情感分析的RoBERTa模型。它基于cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment模型，使用StackOverflow4423数据集进行微调。该模型能够分析软件工程相关文本的正面、中性和负面情感倾向。通过简单的Python代码，开发者可以快速实现情感分析。这个开源项目为软件开发社区提供了一个分析开发者反馈和讨论的实用工具。

beto-sentiment-analysis - 基于BETO的西班牙语情感分析开源模型

BETOGithubHuggingfacepysentimiento开源项目情感分析模型自然语言处理西班牙语

beto-sentiment-analysis是一个基于BETO预训练模型的西班牙语情感分析工具。该模型使用TASS 2020语料库训练，能够识别文本中的积极、消极和中性情感。作为开源项目，它主要面向非商业用途和学术研究。模型支持多种西班牙语方言，为自然语言处理领域提供了有力支持。使用时需注意遵守相关许可条款和引用要求。该模型在社交媒体文本分析、客户反馈评估等领域表现出色，能够有效处理西班牙语的语言特点和表达方式。

distilbert-base-multilingual-cased-sentiments-student - 基于DistilBERT的多语言情感分析模型

DistilBERTGithubHuggingface多语言模型开源项目情感分析文本分类模型零样本蒸馏

这是一个基于DistilBERT的多语言情感分析模型，通过零样本分类管道在多语言情感数据集上进行蒸馏。模型支持英语、阿拉伯语、德语等多种语言，可用于情感分类任务。采用零样本蒸馏技术，在保持较高准确率的同时，有效降低了模型规模。该模型为多语言情感分析提供了一个高效且灵活的解决方案。

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。

bert-base-uncased-finetuned-semeval24 - BERT微调模型在文本分类任务中的出色表现

F1GithubHuggingfacebert-base-uncased准确率开源项目损失模型精调

该微调模型基于google-bert/bert-base-uncased，采用Adam优化器和线性学习率调度策略，经过5个学习周期，在评估集合上取得了0.8254的准确率和0.8237的F1值，适用于需要精确度的文本分类任务。

NoInstruct-small-Embedding-v0 - 小型嵌入模型在MTEB基准测试中展现卓越性能

GithubHuggingfacesentence-transformers信息检索嵌入模型开源项目文本分类模型相似度计算

NoInstruct-small-Embedding-v0是一个小型嵌入模型，在MTEB基准测试中展现出优秀性能。该模型在文本相似度、分类和检索任务上表现突出，特别是在亚马逊评论分类中。基于sentence-transformers库开发，支持特征提取、句子相似度计算等多种NLP任务。在多个数据集上的出色表现体现了其在实际应用中的潜力。

PyABSA - 多语言方面级情感分析框架

GithubPyABSA开源框架开源项目情感分析机器学习自然语言处理

PyABSA是一个开源的多语言方面级情感分析框架。它提供方面术语提取、情感分类、三元组和四元组提取等功能，支持快速部署和自定义模型训练。该框架集成多种先进算法，为研究人员和开发者提供强大的ABSA工具。PyABSA提供丰富示例和文档，支持pip快速安装，适用于多种语言的情感分析任务。

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