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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

GritLM-7B - 开源大语言模型在文本生成和分类任务中展现突出表现

GithubGritLM-7BHuggingfaceMTEB开源项目机器学习模型模型评估自然语言处理

GritLM-7B在文本分类、检索和聚类等多项任务中表现优秀。实测数据显示，模型在AmazonPolarity分类任务达到96.52%准确率，Banking77分类达到88.47%准确率。此外，模型还集成了文本相似度计算、排序和聚类分析等功能，可应用于多样化的自然语言处理场景。

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。

toxic-comment-model - 使用DistilBERT进行在线毒性评论分类的模型与偏见分析

DistilBERTGithubHuggingface偏差培训数据开源项目模型毒性评论

该模型基于DistilBERT进行精调，专为在线毒性评论分类设计。尽管总体表现出色，但在识别某些身份群体时表现出偏见，如穆斯林和犹太人。通过示例代码能快速应用此模型，其在10000条测试数据中取得94%的准确率，但f1-score为0.59。更多信息及训练代码可在指定GitHub仓库获取。

SaBERT-Spanish-Sentiment-Analysis - 基于BERT的西班牙语情感分析分类器

GithubHuggingfaceSpanish Sentiment Analysistweet开源项目情感分析模型西班牙语

SaBERT-Spanish-Sentiment-Analysis是一个由布宜诺斯艾利斯大学学生开发的BERT模型，专注于西班牙语情感分析。使用微调的dccuchile/bert-base-spanish-wwm-uncased模型，并在11,500条西班牙语推文数据集上训练，准确率达到86.47%。用户可以使用pip安装依赖并加载模型，通过内置函数进行情感预测。项目遵循Apache 2.0开源许可证，提供详细的使用指南。

bert-base-cased - 使用预训练双向Transformer模型提升语言理解能力

BERTGithubHuggingface句子分类开源项目掩码语言建模模型自监督学习预训练

BERT是一种通过自监督学习预训练的双向Transformer模型，旨在改善英语语言理解。基于大型语料库的预训练，使其能学习句子的双向表示，适用于序列分类、标记分类和问答任务。通过Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction目标进行预训练，BERT在各类任务中展现出卓越表现，但注意选择合适的训练数据以避免潜在偏见。

pytorch-sentiment-analysis - 使用PyTorch进行电影评论情感分析的教程

GithubPyTorchPython 3.9开源项目情感分析教程神经网络

该开源项目提供了一系列教程，使用PyTorch实现序列分类模型，主要用于从电影评论中预测情感。课程内容包括神经词包模型、递归神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）和Transformer模型的理论与实践。此外，还讲解了如何使用torchtext库简化数据加载和预处理。如果有任何疑问或反馈，可以随时通过提交问题进行交流。

bert-base-multilingual-cased-finetuned-langtok - 基于多语言BERT的语言识别模型实现99.03%准确率

BERTGithubHuggingface多语言模型开源项目微调模型自然语言处理语言识别

这是一个基于bert-base-multilingual-cased的语言识别微调模型。模型在评估集上的准确率为99.03%，F1分数达到0.9087。模型采用Adam优化器和线性学习率调度器，经过3轮训练完成。开发框架使用Transformers 4.44.2和PyTorch 2.4.1，可应用于语言识别相关任务。

news-category-classification-distilbert - 使用21万条HuffPost头条数据训练的新闻分类模型

GithubHuggingfacedistilbert开源项目数据集新闻分类机器学习标题分析模型

该项目开源了一个经过HuffPost新闻标题训练的分类模型，采用DistilBERT架构，基于2012-2022年间的21万条新闻数据构建。模型专注于新闻类别识别，提供完整的数据来源和技术文档，可用于新闻分析和内容分类应用。

indobert-emotion-classification - 高性能印尼语情感分类BERT模型

GithubHuggingfaceIndoBERTtransformer开源项目情感分类模型模型导入自然语言处理

indobert-emotion-classification是一个基于BERT的印尼语情感分析模型。该模型能够对印尼语文本进行情感分类，支持多种情感标签。通过Hugging Face Transformers库，indobert-emotion-classification可以轻松集成到各种自然语言处理项目中。这个模型适用于分析印尼语社交媒体内容、客户反馈等文本数据的情感倾向，为研究人员和开发者提供了有力的工具。

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。

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