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IMDB电影评论情感分析模型实现92.8%准确率

文本分类模型准确率模型微调 IMDB数据集 Github DistilBERT Huggingface 开源项目

该文本分类模型通过在IMDB数据集上对distilbert-base-uncased进行微调而来，主要用于电影评论情感分析。模型基于Transformers 4.15.0和PyTorch 1.10.0开发，使用Adam优化器和线性学习率调度器，经过单轮训练在评估集上达到92.8%的准确率。

Huggingface

介绍相关项目

emotion-english-distilroberta-base - DistilRoBERTa英文文本情感分析模型

DistilRoBERTaGithubHugging FaceHuggingface开源项目情感分类机器学习模型自然语言处理

该模型基于DistilRoBERTa-base微调，用于英文文本情感分析。可预测7种情绪：愤怒、厌恶、恐惧、快乐、中性、悲伤和惊讶。训练数据来自Twitter、Reddit等6个多样化数据集。提供简单的3行代码使用方法，适用于单个文本和完整数据集分析。模型在平衡数据集上的评估准确率为66%，远高于随机基准。

bert-base-uncased-yelp-polarity - BERT模型基于Yelp评论数据集实现高准确率情感分析

GithubHuggingfaceTextAttackbert-base-uncased序列分类开源项目模型模型微调自然语言处理

该项目基于bert-base-uncased模型，利用TextAttack框架和yelp_polarity数据集进行微调，构建了一个文本情感分类器。经过5轮训练，模型在评估集上达到96.99%的准确率。支持最大256的序列长度，专门用于Yelp评论的情感分析。模型采用16的批次大小和5e-05的学习率，展现出优秀的性能表现。

distilbert-base-uncased-go-emotions-student - 面向GoEmotions数据集的高效情感分类模型

GithubGoEmotionsHuggingface开源项目文本分类模型模型蒸馏语言模型零样本分类

该模型运用未标注GoEmotions数据集，利用零样本学习技术进行精炼。尽管其性能可能略逊于完全监督下的模型，但它展示了如何将复杂的自然语言推理模型简化为高效的模型，以便在未标注数据上进行分类器训练。

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。

sentiment_analysis_model - BERT模型的情感分析应用

BERTGithubHuggingface开源项目情感分析无监督学习模型模型描述预训练

该情感分析模型基于BERT，在大规模英语语料的自监督训练基础上，具备双向语句理解能力，经过精细调优，专注于文本分类任务，该项目微调BERT模型以进行情感分析，可用于自动提取文本中的情感特征。

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。

my_awesome_model - DistilBERT微调的高效文本分类模型

DistilBERTGithubHugging FaceHuggingface开源项目机器学习模型模型微调自然语言处理

my_awesome_model是一个基于distilbert-base-uncased微调的文本分类模型。该模型在未知数据集上训练，经过3轮迭代后，训练损失降至0.0632，验证损失为0.2355，训练准确率达92.95%。模型采用Adam优化器和多项式衰减学习率。虽然缺乏具体任务信息，但其性能表现显示了良好的文本分类潜力。

bert-base-multilingual-uncased-sentiment - BERT多语言产品评论情感预测模型

GithubHuggingfacebert-base-multilingual-uncased产品评论准确率多语言模型开源项目情感分析模型

bert-base-multilingual-uncased-sentiment是一个基于BERT的多语言情感分析模型，支持英、荷、德、法、西、意六种语言的产品评论分析。模型通过1至5星评级预测评论情感，在大规模多语言产品评论数据集上训练。测试结果显示，模型在各语言上均达到较高的准确率，特别是在'差一星'的宽松评估标准下，准确率普遍超过93%。该模型可直接应用于目标语言的产品评论情感分析，也可作为相关任务的预训练模型进行进一步微调。

sentiment_analysis_generic_dataset - BERT微调模型实现精准文本情感分析

BERTGithubHuggingface开源项目情感分析文本分类模型自然语言处理预训练模型

该项目基于BERT预训练模型，专门针对情感分析任务进行微调。模型使用bert-base-uncased作为基础，通过掩码语言建模和下一句预测技术进行预训练，具备理解双向语境的能力。这种预训练方法使模型能为情感分析等下游任务提供有效特征。值得注意的是，此微调版本仅适用于情感分析，不推荐用于其他任务的进一步调整。

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。

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