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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。

fineweb-edu-fasttext-classifier - 高效快速的FastText分类器用于网页教育价值评估
FastTextGithubHuggingFaceFWHuggingface分类器开源项目教育价值模型模型评估
该项目引入了一种基于FastText的分类器,旨在评估网页的教育价值。通过使用fineweb-edu-llama3-annotations数据集进行训练,该模型支持高速数据处理,在CPU上每秒可分类超过2000个样本。该分类器与基于transformer的模型进行了性能比较,尤其在标签0、1、2上的表现相近,但在较高标签上性能稍有下降。适合用于需要快速判断网页教育内容的场景,是处理大数据的有效工具。
cde-small-v1 - 增强文本分类与信息检索能力的多任务模型
GithubHuggingfaceMTEB分类句子嵌入开源项目检索模型聚类
该项目在多任务环境下表现优异,尤其在文本分类与检索任务中。模型在多个数据集上表现出高准确率与精度,广泛适用于商业、教育与研究领域。其卓越的性能满足了对高精确度的需求,提供了一致而可靠的结果。
TextClassificationBenchmark - 基于PyTorch的文本分类基准测试平台
GithubPyTorch基准测试开源项目数据集文本分类深度学习模型
TextClassificationBenchmark是一个开源的文本分类基准测试平台。该项目基于PyTorch实现,集成了IMDB、SST和Trec等多个主流数据集,支持情感分析和主题分类任务。平台内置FastText、CNN、LSTM和Transformer等多种深度学习模型,并提供自动数据配置、模型训练和评估功能。研究人员和开发者可以利用此平台方便地进行文本分类实验和性能对比。
HDLTex - 层级深度学习提升大规模文本分类效能
GithubHDLTex层次分类开源项目文本分类文档处理深度学习
HDLTex是一种创新的层级深度学习方法,旨在解决大规模文档集合的文本分类难题。该方法采用堆叠式深度学习架构,为文档层次结构的各个层级提供专门化理解。HDLTex通过层级分类方式提升了分类性能,尤其适合类别数量庞大的场景。项目开源了完整实现代码和详尽文档,支持多个标准数据集,并提供pip和git两种便捷安装方式。
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。
transformers - 机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理
GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理
探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型,适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括: - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成 此外,还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用,支持模型间的快速切换与无缝整合。
text2vec-base-multilingual - 多语言文本嵌入与分类模型
GithubHuggingfacesentence-transformers多语言开源项目文本分类模型聚类自然语言处理
text2vec-base-multilingual是一个多语言文本嵌入和分类模型,支持中文、英文、德文等语言。该模型在句子相似度、文本分类等任务中表现良好,适用于多种自然语言处理应用。在MTEB基准测试中,它展示了跨语言处理能力,可用于多语言文本数据分析。
distilbert-base-uncased-ag-news - 使用精简版模型增强新闻文本分类性能
GithubHuggingfaceTextAttackdistilbert-base-uncased交叉熵损失函数准确率序列分类开源项目模型
该项目通过使用TextAttack工具和ag_news数据集对distilbert-base-uncased模型进行微调,提升了文本分类的精确度。模型经过5个周期的训练,采用了32的批量大小、2e-05的学习率和128的最大序列长度。在分类任务中采用了交叉熵损失函数。模型在验证集测试中取得了0.9479的最佳准确度。详见TextAttack的GitHub页面。
emotion_text_classifier - DistilRoBERTa微调的多类情感分析模型
DistilRoBERTaGithubHuggingface开源项目情感分类机器学习模型深度学习自然语言处理
这是一个基于DistilRoBERTa微调的情感分类模型,能够识别文本中的七种情绪,包括六种基本情绪和一种中性情绪。模型在《老友记》剧本数据集上进行了微调,特别适合分析电视剧和电影的对话文本。支持的情绪标签包括愤怒、厌恶、恐惧、快乐、中性、悲伤和惊讶,为自然语言处理中的情感分析任务提供了实用工具。
tldrstory - 故事标题与内容的语义搜索与动态分类工具
AIFastAPIGithubStreamlittldrstorytxtai开源项目
tldrstory是一款适用于新闻标题和文章内容的语义搜索工具,支持通过零样本标签实现动态分类,并利用txtai索引进行文本相似度搜索。该工具包含可定制的Streamlit应用和FastAPI后端服务,方便用户审查和分析处理的数据。示例应用包括移动科技新闻和体育新闻。支持通过pip、PyPI或直接从GitHub安装,兼容Python 3.8+,并支持配置RSS和Reddit API等多种数据源,实现自定义数据源读取和内容索引,满足多种新闻和文章分类需求。
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