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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。

deberta-v3-base-zeroshot-v1.1-all-33 - DeBERTa-v3通用零样本分类模型支持387种文本分类场景
DeBERTa-v3GithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型自然语言推理零样本分类
DeBERTa-v3基础模型通过自然语言推理技术实现通用文本分类。经过387个分类任务训练后,可直接应用于情感分析、主题识别、内容审核等场景,平均准确率84%。采用pipeline接口,无需针对新任务重新训练即可使用。
transformers-tutorials - Transformers模型在自然语言处理中的应用教程
BERTGithubHugging FaceNLPPyTorchTransformers开源项目
本项目提供了关于如何使用Transformers模型在自然语言处理任务中进行精细调优的详细教程,包括文本分类、情感分析、命名实体识别和摘要生成等案例。教程旨在帮助用户掌握应用最新NLP技术的技巧,并提供配套的Python代码示例和工具指南。
ACCOUNT-OWNERSHIP - 结合对比学习和Logistic回归的高效文本分类模型
GithubHuggingfaceLogisticRegressionSetFit句子转换器开源项目文本分类模型高效少样本学习
SetFit模型通过对比学习和Logistic回归,实现精准的文本分类,该模型微调Sentence Transformer以获取特征。无需复杂提示和大规模数据,适用于多样文本分类任务,并可在自有数据集上方便微调。
domain-classifier - 基于DeBERTa V3的多领域文本分类模型
Deberta V3GithubHuggingfaceNeMo CuratorPyTorch开源项目文本分类模型模型领域分类
这是一个基于DeBERTa V3 Base架构的文本分类模型,可将输入内容自动归类至26个不同领域。模型在超过100万个样本上训练,PR-AUC评分达0.9873。支持最多512个token的长文本输入,可通过NeMo Curator或Hugging Face Transformers库轻松集成使用。适用于各类文本内容的自动化领域分类任务。
BERTopic - 高效的Transformers主题建模,支持多种模式
BERTopicGithubPythonc-TF-IDFtransformers主题建模开源项目
BERTopic是一种利用Transformers和c-TF-IDF进行主题建模的技术,能够生成易于解释的密集主题聚类,同时保留关键词描述。该项目支持多种主题建模方法,如有监督、半监督和无监督模式,具有模块化和高扩展性。丰富的可视化功能和多种表示方法进一步支持深入分析。BERTopic还兼容多种嵌入模型,并支持多语言处理,适应不同应用场景。
twitter-spam-classifier - 基于特斯拉推文的AutoTrain Twitter内容过滤模型
AutoTrainGithubHuggingfaceTesla垃圾推文过滤开源项目文本分类模型模型评估指标
该项目是一个利用AutoTrain训练的文本分类模型,旨在过滤Twitter上与特斯拉相关的不当内容。模型能识别包含恶意攻击、不当语言和极端政治观点的推文。在验证测试中,模型表现优异,F1值为0.81,准确率达78.3%。这为社交媒体内容管理提供了一个有效的自动化解决方案。
politicalBiasBERT - BERT微调模型实现政治倾向文本自动分类
BERTGithubHuggingface开源项目政治偏见文本分类机器学习模型自然语言处理
politicalBiasBERT是一个基于BERT模型微调的政治倾向分析工具。该模型通过大量政治文本训练,能够自动将输入文本分类为左派、中立或右派。研究人员和开发者可使用简单的Python代码调用此模型,快速分析文本的政治倾向。这一工具为政治文本分析和舆情研究提供了有力支持。
roberta-fake-news-classification - 基于RoBERTa的新闻真假识别模型
GithubHuggingfaceKaggleroberta-base分类开源项目模型虚假新闻
此模型使用roberta-base进行微调,旨在识别虚假新闻,在特定数据集上达到100%的准确率。模型可供下载,并易于在代码中集成,通过输入新闻标题和内容来验证新闻的真实性。此外,Gradio接口提供了实时测试功能。
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。
flan-t5-base-finetuned-QLoRA-v2 - 基于flan-t5-base的新闻摘要生成,专注内容理解与解析
GithubHuggingfaceRougecnn_dailymailfine-tuningflan-t5-base开源项目模型训练超参数
flan-t5-base-finetuned-QLoRA-v2模型经过cnn_dailymail数据集微调,聚焦新闻摘要生成。基于google的flan-t5-base,模型在评价集的Rouge1、Rouge2、Rougel指标分别为0.244、0.111和0.2032。利用PEFT库、Transformers与Pytorch进行训练,确保了高效兼容性。适合需要自动化理解和处理新闻内容的场景。
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