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。

e5-base-4k - 提供多任务能力的语义分析模型

ClassificationClusteringGithubHuggingfaceMTEBRetrieval开源项目模型评价指标

e5-base-4k是一款支持多语言分类、检索和聚类的模型。其在MTEB亚马逊极性分类中表现出高准确率和F1得分，并在语义相似性分析方面具有较强性能。模型使用多种数据集，例如AmazonCounterfactualClassification和AmazonReviewsClassification，以优化不同的任务。作为一款获得MIT许可的工具，它以其广泛的应用场景成为文本处理领域的重要组成部分。

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。

bert-finetuned-japanese-sentiment - 日语电商评论情感分析BERT微调模型

BERTGithubHuggingface开源项目情感分析日语处理机器学习模型自然语言处理

该模型基于cl-tohoku/bert-base-japanese-v2微调，使用20,000条亚马逊日语评论进行训练。经过6轮训练后，模型能够将文本准确分类为正面、中性或负面情感，验证集准确率达81.32%。此模型主要适用于日语电商评论等领域的情感分析任务。

gte-Qwen2-1.5B-instruct - 先进语言模型在MTEB多任务评估中的优异成绩

GithubHuggingfaceMTEBQwen2句子相似度开源项目模型模型评估自然语言处理

gte-Qwen2-1.5B-instruct模型在多任务基准测试(MTEB)中展现出优秀性能。该模型在分类、检索、聚类等NLP任务上表现突出,涵盖情感分析、句子相似度计算和问答等领域。在准确率、F1分数和MAP等关键指标上,gte-Qwen2-1.5B-instruct均取得了良好成绩,体现了其处理多样化语言任务的能力。

twitter-xlm-roberta-base-sentiment - 基于XLM-roBERTa的多语言推特情感分析模型

GithubHuggingfaceTwitterXLM-roBERTa多语言情感分析开源项目情感分类模型自然语言处理

这是一个基于XLM-roBERTa的多语言推特情感分析模型，经过约1.98亿条推文预训练，并针对8种语言的情感分析任务进行了微调。该模型可以轻松集成到NLP管道中，适用于多语言社交媒体文本的情感分类，支持阿拉伯语、英语、法语、德语、印地语、意大利语、西班牙语和葡萄牙语。

bertweet-tb2_ewt-pos-tagging - Twitter词性标注模型，提升标注准确性

GithubHuggingfaceTweebankNLPTweetTokenizerTwitter开源项目模型社交媒体分析词性标注

该项目提供了适用于Tweebank V2基准的Twitter词性标注模型，准确率达95.38%，结合Tweebank-NER与English-EWT数据进行训练，支持社交媒体分析。使用前需通过TweetTokenizer进行tweets预处理以获得最佳效果。

toxic-comment-model - DistilBERT微调的高性能在线评论毒性分类模型

DistilBERTGithubHuggingface开源项目文本分类有毒评论机器学习模型自然语言处理

该模型是基于DistilBERT微调的在线评论毒性分类器，在测试集上达到94%准确率和0.59 F1分数。它易于使用，适合处理各类在线评论，但在某些身份群体相关评论上可能存在偏见。模型使用Kaggle竞赛数据集训练，用户在应用时应注意其在特定群体评论分类上的局限性。

distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english - JavaScript情感分析中的ONNX优化

GithubHuggingfaceONNXTransformers.jsWebML变压器开源项目情感分析模型

基于ONNX权重实现Transformers.js的兼容性，能够快速执行情感分析。安装Transformers.js库后，即可使用预训练模型进行高效的文本情感分析。这种方法有效提高了模型运行速度，并支持WebML，是JavaScript开发者的重要工具。

twitter-roberta-base-emotion - 基于RoBERTa的推特情绪识别与分析模型

GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目情感识别推特数据分析模型深度学习自然语言处理

twitter-roberta-base-emotion是一个基于RoBERTa架构的情绪识别模型，经过5800万条推特数据训练。模型可识别喜悦、乐观、愤怒和悲伤等情绪类型，并通过TweetEval基准进行了微调。支持Python接口调用，适用于文本情感分析任务。

roberta-base-finetuned-autext23 - RoBERTa模型微调版本实现高精度文本分类

GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目微调机器学习模型模型评估自然语言处理

roberta-base-finetuned-autext23是基于FacebookAI/roberta-base模型微调的文本分类模型。在评估集上，该模型达到了0.8974的准确率和0.8965的F1分数。模型采用Adam优化器，使用线性学习率调度器，经过5轮训练，批次大小为16。虽然性能优异，但模型的具体应用场景和数据集信息仍需补充。此模型适合需要高精度文本分类的任务，但使用时应注意其潜在限制。

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