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中文新闻分类模型,便捷文本分析工具

此中文新闻分类模型基于pytorch和今日头条数据集,支持文本分类,适用文化、娱乐、体育等多个领域。通过transformers库中text-classification方法,可实现高效中文文本处理,提升分类精度。

chatbot-bert-classification - 基于BERT的聊天机器人文本分类模型
Apache 2.0GithubHuggingface代码共享开源协议开源许可开源项目模型软件许可
这是一个应用BERT模型进行聊天机器人文本分类的开源项目。该项目利用先进的自然语言处理技术,实现对用户输入文本的准确分类,帮助开发者构建智能对话系统。项目采用Apache-2.0许可证,为开发者提供了灵活的使用权限。
fasttext-zh-vectors - fastText库:支持中文文本分类与词向量学习
GithubHuggingfacefastText开源项目文本分类模型训练数据词向量语言识别
fastText是开源且易于使用的库,可在标准硬件上快速进行文本表示学习和分类。此库支持157种语言,并包含预训练模型,适用于文本分类与语言识别,且能在多核CPU上快速训练、并适合移动设备应用。
bert-turkish-text-classification - BERT土耳其语文本分类模型支持7大类别
BERTGithubHuggingfaceTurkish开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理
BERT土耳其语文本分类模型通过微调Turkish BERT预训练模型而来,利用TTc4900数据集训练出支持7个类别的分类能力。涵盖世界、经济、文化等领域,开发者可借助Transformers库快速部署,实现土耳其语文本的高效分类。
small-text - Small-Text:Python中的文本分类主动学习工具
GithubPythonsklearnsmall-text开源项目文本分类积极学习
Small-Text 是一个前沿的文本分类主动学习工具,支持多种查询策略、初始化策略和停止准则,用户可以灵活组合使用。工具支持 GPU 加速的 Pytorch 模型和 transformers 集成,适用于复杂文本分类任务,同时也支持 CPU 的轻量安装。科学验证的组件和详细文档使无论是试验还是实际应用,都变得更简单。要求 Python 3.7 或更高版本,支持 CUDA 10.1 或更新版本。如需了解更多,请访问其文档和安装指南。
Pytorch-NLU - 轻量级NLP工具包 支持文本分类和序列标注
GithubPytorch-NLU序列标注开源项目文本分类自然语言处理预训练模型
Pytorch-NLU是一个轻量级自然语言处理工具包,专注于文本分类、序列标注和文本摘要任务。该工具包支持BERT、ERNIE等多种预训练模型,提供多种损失函数,具有依赖少、代码简洁、注释详细、配置灵活等特点。Pytorch-NLU包含丰富的数据集,使用方式简单,可快速应用于实际NLP项目中。
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。
ja_classification - 准确率达98.47%的日语文本分类模型
AdamGithubHuggingface分类任务开源项目机器学习模型模型训练超参数优化
该日语文本分类模型经过优化训练,在评估数据集上取得98.47%的综合性能指标,包括准确率、精确率、召回率和F1值。模型采用Adam优化器训练,经过10轮迭代后性能稳定,可用于各类日语文本分类任务。
tweet-topic-21-multi - 适用于英文多标签话题分类的推文模型
GithubHuggingfacetweet-topic-21-multi多标签分类开源项目推文模型社交关注语言模型
tweet-topic-21-multi模型基于TimeLMs语言模型开发,通过对2018年1月至2021年12月间发布的超过1.24亿条推文进行训练,实现了多标签话题分类功能。模型采用11,267条推文进行微调,涵盖艺术文化、商业、科技、体育等多种话题,适用于需要高精度英文文本多标签分类的任务。
Text-Moderation - 基于Deberta-v3的多分类文本审核系统
AutotrainDeBERTaGithubHuggingface内容分类开源项目文本审核模型自然语言处理
Text-Moderation采用Deberta-v3架构开发的文本分类模型,通过九类标签对文本内容进行审核分类。模型可识别包括性内容、仇恨言论、暴力描述、骚扰行为和自残倾向等敏感信息,并为每个类别提供概率评分。该模型实现了75%的分类准确率,主要支持英语文本的审核工作,可应用于内容审核和文本管理场景。
fast-bert - 快速训练和部署BERT与XLNet文本分类模型的深度学习库
Fast-BertGithub开源项目文本分类深度学习自然语言处理预训练模型
fast-bert是一个深度学习库,用于训练和部署基于BERT和XLNet的文本分类模型。它支持多类和多标签分类,提供数据处理、模型训练、参数调优和部署功能。该库集成了LAMB优化器和学习率查找器,旨在简化最新自然语言处理技术的应用过程。fast-bert适用于各类文本分类任务,能够帮助开发者快速构建高性能模型。
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