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PyABSA

多语言方面级情感分析框架

PyABSA是一个开源的多语言方面级情感分析框架。它提供方面术语提取、情感分类、三元组和四元组提取等功能,支持快速部署和自定义模型训练。该框架集成多种先进算法,为研究人员和开发者提供强大的ABSA工具。PyABSA提供丰富示例和文档,支持pip快速安装,适用于多种语言的情感分析任务。

twitter-xlm-roberta-base-sentiment - 基于XLM-roBERTa的多语言推特情感分析模型
GithubHuggingfaceTwitterXLM-roBERTa多语言情感分析开源项目情感分类模型自然语言处理
这是一个基于XLM-roBERTa的多语言推特情感分析模型,经过约1.98亿条推文预训练,并针对8种语言的情感分析任务进行了微调。该模型可以轻松集成到NLP管道中,适用于多语言社交媒体文本的情感分类,支持阿拉伯语、英语、法语、德语、印地语、意大利语、西班牙语和葡萄牙语。
rasa - 开源框架Rasa,便捷实现文本与语音对话自动化
GithubRasa对话机器人开源开源项目机器学习自动化
Rasa 是开源的机器学习框架,用于自动化处理文本和语音对话。支持在Facebook Messenger、Slack、Google Hangouts、Microsoft Bot Framework 等平台上构建上下文助手,以及创建Alexa Skills 和Google Home Actions等语音助手。Rasa 的助手能够进行层次化对话,利用上下文实现有意义的交流和可扩展的对话能力。
emotion-english-distilroberta-base - DistilRoBERTa英文文本情感分析模型
DistilRoBERTaGithubHugging FaceHuggingface开源项目情感分类机器学习模型自然语言处理
该模型基于DistilRoBERTa-base微调,用于英文文本情感分析。可预测7种情绪:愤怒、厌恶、恐惧、快乐、中性、悲伤和惊讶。训练数据来自Twitter、Reddit等6个多样化数据集。提供简单的3行代码使用方法,适用于单个文本和完整数据集分析。模型在平衡数据集上的评估准确率为66%,远高于随机基准。
bertweet-pt-sentiment - 基于BERTabaporu的葡萄牙语情感分析模型
BERTGithubHuggingfacepysentimiento开源项目情感分析模型自然语言处理葡萄牙语
bertweet-pt-sentiment项目为葡萄牙语情感分析提供了解决方案。它基于BERTabaporu模型,通过pysentimiento库实现文本情感的三分类。该模型在葡萄牙语推文数据上进行了训练,特别适合社交媒体文本分析。项目设计简洁,易于集成,可用于各类葡萄牙语情感分析研究。
sentiment_analysis_model - BERT模型的情感分析应用
BERTGithubHuggingface开源项目情感分析无监督学习模型模型描述预训练
该情感分析模型基于BERT,在大规模英语语料的自监督训练基础上,具备双向语句理解能力,经过精细调优,专注于文本分类任务,该项目微调BERT模型以进行情感分析,可用于自动提取文本中的情感特征。
psi - 开源框架助力多模态集成AI系统开发
GithubPlatform for Situated Intelligence人工智能多模态系统开源框架开源项目流数据处理
Platform for Situated Intelligence (\psi)是一个开源框架,专注于多模态集成AI系统的开发和研究。它提供高性能基础设施处理多模态时序流数据,并配备数据可视化、标注和处理工具。\psi包含丰富的组件生态系统,支持各类传感器、处理技术和执行器。该框架适用于开发社交机器人、混合现实系统等应用,尤其擅长处理流式传感器数据、整合多种AI技术,并满足低延迟要求。
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。
flair - 一个易用的最先进自然语言处理和文本嵌入框架,支持多语言模型应用
FlairGithubPyTorch开源项目情感分析文本嵌入自然语言处理
Flair 是一个强大的自然语言处理库,支持命名实体识别、情感分析、词性标注等多种功能,并且支持多种语言。通过简易接口,用户可以轻松使用和整合多种词和文档嵌入,基于 PyTorch 框架进行模型训练和实验。Flair 还对生物医学文本有特殊支持,并提供最新的命名实体识别模型,性能媲美甚至超过当前最优结果。用户可以在 Hugging Face 平台上访问并试用这些模型。
distilbert-base-multilingual-cased-sentiment - 多语种情感分析模型的高效文本分类能力
Amazon评论GithubHuggingfacedistilbert-base-multilingual-cased-sentiment开源项目情感分析文本分类机器学习模型
本项目基于distilbert-base-multilingual-cased模型进行微调,在amazon_reviews_multi数据集上实现了优异的文本分类效果,准确率和F1值均为0.7648。模型通过优化训练参数和分布式数据处理,实现高效运行,适合多语言情感分析应用场景,可用于全球市场的用户评价分析。
TextBlob - Python自然语言处理库 轻松实现文本分析
GithubNLTKPython库TextBlob开源项目文本分析自然语言处理
TextBlob是一款Python自然语言处理库,提供简洁API实现多种文本分析任务。支持词性标注、名词短语提取、情感分析和分类等功能,集成NLTK和pattern库优势。包含分词、词频统计和拼写校正等工具,适用于广泛的文本处理场景。TextBlob设计简单直观,方便各层级开发者使用。
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