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distilbert-imdb

IMDB电影评论情感分析模型实现92.8%准确率

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。

bert-base-arabic-finetuned-emotion - bert-base-arabic 模型在情感识别中的应用与优化
GithubHuggingfaceTransformersbert-base-arabic-finetuned-emotion开源项目情感检测文本分类模型阿拉伯文本
本项目展示了一种基于bert-base-arabic的微调情感检测模型,在emotone_ar数据集上实现了74%的准确率和F1分数。该模型通过Transformer技术增强了情感分析能力,适用于阿拉伯语文本处理。用户可以在Hugging Face平台找到此预训练模型,并应用于其自然语言处理任务。
twitter-roberta-base-emotion-multilabel-latest - 精确识别推文情绪的多标签分类模型
GithubHuggingfacetweetnlptwitter-roberta-base-emotion-multilabel-latest多标签分类开源项目情感分析机器学习模型
该项目微调了cardiffnlp/twitter-roberta-base-2022-154m模型,专注于SemEval 2018情感分析任务,显著增强推文的多标签情绪分类能力。模型在测试集上的F1 micro为0.7169,F1 macro为0.5464,是推文情感分析的理想选择。适用于tweetnlp和transformers中的文本分类任务,支持通过Python加载工具进行灵活使用,有助于社交媒体情感解析。
sentiment-roberta-large-english - RoBERTa微调的通用英文情感分析模型
GithubHuggingfaceRoBERTaSiEBERT开源项目情感分析机器学习模型自然语言处理
sentiment-roberta-large-english是一个基于RoBERTa-large的微调模型,用于英文文本的二元情感分析。该模型在15个不同来源的数据集上进行了训练和评估,提高了对各种文本类型的泛化能力。在新数据上,其表现优于仅在单一类型文本上训练的模型,平均准确率为93.2%。模型可通过Hugging Face pipeline快速部署,也可作为进一步微调的基础。
FinancialBERT-Sentiment-Analysis - 金融BERT模型优化金融文本情感分析精度
BERT模型GithubHuggingface开源项目情感分类模型自然语言处理金融情感分析金融短语库
FinancialBERT-Sentiment-Analysis是一个针对金融领域的BERT模型,通过大规模金融文本预训练和Financial PhraseBank数据集微调,在金融文本情感分析中表现卓越。该模型超越通用BERT和其他金融特定模型,为金融从业者和研究人员提供了高效的文本挖掘工具,无需大量计算资源即可使用。
roberta-base-finetuned-dianping-chinese - 中文RoBERTa模型用于多领域文本情感和主题分类
GithubHuggingfaceRoBERTaTencentPretrainUER-py开源项目文本分类模型模型微调
该项目包含利用UER-py和TencentPretrain微调的中文RoBERTa-Base模型,用于用户评论和新闻数据的情感及主题分类。模型可通过HuggingFace获取,适用于多种文本分类任务,具备高度的分类精准度。
distilbert-base-cased - DistilBERT:轻量高效的BERT模型,保留核心性能
BERTDistilBERTGithubHuggingface开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
DistilBERT base model (cased)是BERT base model的轻量版本,通过知识蒸馏技术实现了模型压缩。它在BookCorpus和维基百科上进行自监督预训练,在保持核心性能的同时大幅减小了模型体积,加快了推理速度。这个模型主要用于微调下游NLP任务,如序列分类、标记分类和问答等。在GLUE基准测试中,DistilBERT展现出与原始BERT相当的性能,为需要效率与性能平衡的NLP应用提供了理想选择。
bert-toxic-comment-classification - BERT模型在毒性评论分类中的应用与实现
BERTGithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型模型训练毒性评论分类
该项目基于BERT模型,通过fine-tuning实现毒性评论的智能分类。模型在1500行测试数据上达到0.95 AUC,采用Kaggle竞赛数据集训练。项目提供简洁的Python接口,便于开发者快速集成文本毒性检测功能。适用于构建在线社区、内容平台的评论审核系统。
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。
distilroberta-bias - 基于DistilROBERTA架构实现的文本偏见智能识别
DistilROBERTAGithubHuggingface偏见检测开源项目文本分类模型维基百科自然语言处理
模型采用distilroberta-base作为基础架构,通过wikirev-bias数据集进行微调。它能够准确区分文本是否包含偏见,将其分类为中性或偏见性内容。该模型在内容审核和文本分析领域具有广泛应用前景。
banking-intent-distilbert-classifier - DistilBERT模型实现银行客户查询意图精准分类
DistilBERTGithubHuggingfacebanking77开源项目意图分类模型自然语言处理金融
该模型基于DistilBERT架构,在BANKING77数据集上微调,可识别77种银行业务意图,准确率达92.44%。支持快速推理,适用于实时客户查询分析。训练仅需20分钟,成本效益高,为银行客服智能化提供了实用方案。模型能够提高客户服务效率,改善服务质量,助力银行业务数字化转型。
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