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。

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介绍相关项目

BERT-Emotions-Classifier - 情感多标签分类的高效工具

BERTGithubHuggingface多标签分类开源项目情感分析情感分类数据集模型

BERT-Emotions-Classifier是一个专注于多标签情感分类的BERT模型，基于sem_eval_2018_task_1数据集训练，能够识别愤怒、恐惧、喜悦等多种情感。适用于社交媒体和客户评论中的情感分析以及基于情感的内容推荐。尽管存在情感类别和输入长度的限制，但该模型在情感分析中表现优异，需注意可能的偏差问题。

albert-base-v2-emotion - ALBERT架构情感分析模型：Twitter数据集微调与性能评估

AlbertGithubHuggingface开源项目情感分析文本分类机器学习模型自然语言处理

albert-base-v2-emotion是一个基于ALBERT架构的情感分析模型，在Twitter情感数据集上进行了微调。该模型在准确率和F1分数方面分别达到93.6%和93.65，展现了优秀的性能。模型训练采用HuggingFace Trainer，使用2e-5学习率、64批量大小和8轮训练。与同类模型相比，albert-base-v2-emotion在性能和处理速度间取得了平衡。开发者可以通过简洁的Python代码集成此模型，轻松实现文本情感分类功能。

pytextclassifier - PyTextClassifier：支持多种文本分类和聚类算法的高性能工具库

GithubPyTextClassifier开源工具包开源项目文本分类聚类算法自适应文本分析

PyTextClassifier是一款高性能的Python工具库，提供多种文本分类和聚类算法，支持二分类、多分类、多标签分类和Kmeans聚类。适用于情感分析和文本风险分类，设计简明易用，算法高效清晰。支持句子和文档级的文本任务，兼容英文和中文文本。包含FastText、TextCNN、TextRNN和BERT等深度学习模型，适合各类生产环境。

distilbert-base-multilingual-cased-sentiments-student - 基于DistilBERT的多语言情感分析模型

DistilBERTGithubHuggingface多语言模型开源项目情感分析文本分类模型零样本蒸馏

这是一个基于DistilBERT的多语言情感分析模型，通过零样本分类管道在多语言情感数据集上进行蒸馏。模型支持英语、阿拉伯语、德语等多种语言，可用于情感分类任务。采用零样本蒸馏技术，在保持较高准确率的同时，有效降低了模型规模。该模型为多语言情感分析提供了一个高效且灵活的解决方案。

robust-sentiment-analysis - 使用distilBERT的情感分析模型，实现对社交媒体和客户反馈的精确分析

GithubHuggingfacedistilBERT合成数据客户反馈开源项目情感分析模型社交媒体分析

模型基于distilBERT结构并利用合成数据训练，可精确解析社交媒体、客户反馈和产品评价的情感变化。适用于品牌监测、市场研究和客户服务优化，支持五个情感分类，准确率达95%。帮助企业有效识别用户情绪动向。

bert-fa-base-uncased-sentiment-deepsentipers-binary - 波斯语情感分析优化：ParsBERT v2.0项目

DeepSentiPersDigikalaGithubHuggingfaceParsBERTSnappFood开源项目情感分析模型

该项目专注于ParsBERT v2.0在波斯语情感分析中的表现，通过更新词汇表和微调训练数据集，如Digikala、SnappFood和DeepSentiPers，实现文本情感的多类别及二元分类测试，其中去除了中性类别。ParsBERT v2在测试中展现出优秀的性能，为研究人员提供了有效的工具。用户可访问相关链接下载数据集，并通过文档获取更详细的使用说明和项目动态。

awesome-nlp - 一个综合NLP（自然语言处理）资源库，集成了包括研究摘要、教程、工具库在内的全方位资料

GithubNLPPython开源项目机器学习深度学习自然语言处理

awesome-nlp是一个综合NLP（自然语言处理）资源库，集成了包括研究摘要、教程、工具库在内的全方位资料。与顶尖实验室合作，保持在NLP领域的前沿，提供机器翻译、情感分析等多样化应用。支持多语言处理，如中文、韩文、阿拉伯文等，为全球用户提供适用资源，是一个知名的NLP信息平台。

PraisonAI - 多智能体系统框架简化大语言模型应用开发

AI框架GithubLLM应用PraisonAI多智能体系统开源软件开源项目

PraisonAI是一个集中式框架，用于简化多智能体系统的创建和编排。该框架支持100多种大语言模型，提供多智能体UI、AI代理聊天和代码库交互等多种界面。PraisonAI强调易用性和定制化，适用于各种大语言模型应用场景。框架特点包括自动AI代理创建、YAML配置和自定义工具集成。

emotion-english - 基于自然语言处理的20类情感识别模型

GithubHugging FaceHuggingface开源项目情感分类文本分析机器学习模型自然语言处理

emotion-english项目是一个基于transformers库的文本分类模型，可识别20种不同情感。该模型支持从愤怒、好奇到悲伤、欢乐等多样化情感识别，易于集成到各类自然语言处理应用中。这一工具为情感分析任务提供了精确而全面的解决方案，适用于需要深入理解文本情感的各种场景。

indonesian-roberta-base-sentiment-classifier - 印尼语RoBERTa情感分类器：高精度的开源NLP工具

GithubHuggingfaceRoBERTa印尼语情感分类开源项目情感分析模型深度学习自然语言处理

这是一个基于RoBERTa架构的印尼语情感分类器，在indonlu的SmSA数据集上微调而成。模型在评估集上展现出卓越性能，准确率达94.36%，F1值达92.42%。它支持多种深度学习框架，易于集成到各类情感分析应用中。作为开源项目，该模型为印尼语自然语言处理领域提供了一个高效可靠的工具，推动了相关研究和应用的发展。模型采用了124M参数的RoBERTa Base架构，在印尼语评论和评论数据上训练。它不仅在评估集上表现优异，在基准测试集上也达到了93.2%的准确率和91.02%的F1值。该项目提供了详细的使用说明和评估结果，方便研究者和开发者快速上手和复现实验。

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