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

NLP-Natural-Language-Processing - 全面的自然语言处理资源与工具库

GithubNatural Language Processing开源项目数据科学机器学习深度学习计算机视觉

提供全面的自然语言处理（NLP）资源，涵盖数据集、前沿技术、课程、书籍推荐、GitHub代码示例及流行工具。涉及数据分析、知识图谱、模型与算法、情感分析、主题建模等任务的详细资料与学习路径。了解最新NLP动态，探索自然语言处理的应用潜力。

autonlp-Tweet-Sentiment-Extraction-20114061 - AutoNLP推文情感分析模型达80%准确率

AutoNLPGithubHuggingface开源项目情感分析机器学习模型模型训练自然语言处理

这是一个基于AutoNLP训练的多类别分类模型，主要应用于推文情感提取分析。模型在验证集上的准确率为80.36%，F1分数为0.807。开发者可通过cURL或Python API调用该模型进行推文情感分析，适用于社交媒体数据分析和用户反馈处理等场景。

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。

ate_tk-instruct-base-def-pos-neg-neut-combined - 精确从评论中提取细节情感的SOTA模型

GithubHuggingfaceInstructABSASemEval 2014开源项目情感分析方面词提取模型精调模型

该模型采用InstructABSA方法进行微调，专注于Aspect Term Extraction (ATE)任务，通过结合定义说明及典型示例来提升准确性。主要在笔记本和餐馆领域中用于情感细节的提取，提供先进的解决方案。

emotion2vec - 通用语音情感表示模型开源实现

Githubemotion2vec开源项目情感表征特征提取自监督预训练语音情感识别

emotion2vec是一个开源的语音情感表示模型,采用自监督预训练方法提取跨任务、跨语言和跨场景的通用情感特征。该模型在IEMOCAP等数据集上取得了领先性能,并在多语言和多任务上展现出优异表现。项目开源了预训练模型、特征提取工具和下游任务训练脚本,为语音情感分析研究提供了有力支持。

twitter-xlm-roberta-base-sentiment-multilingual - XLM-RoBERTa模型在多语言推特情感分析中的应用

GithubHuggingfaceXLM-RoBERTasentiment analysistweetnlp多语言开源项目文本分类模型

本项目是基于cardiffnlp/twitter-xlm-roberta-base模型针对多语言推特情感分析进行的微调。模型在cardiffnlp/tweet_sentiment_multilingual数据集上训练，通过tweetnlp库实现。测试结果显示，模型在F1分数和准确率方面均达到约69%的性能。研究人员和开发者可使用简单的Python代码调用此模型，为多语言社交媒体内容分析提供了实用的解决方案。

FLASK - 细粒度语言模型评估框架

FLASKGithub对齐评估开源项目技能集细粒度分析语言模型评估

FLASK是一个开源的语言模型评估框架，采用细粒度的实例级技能集作为评估指标。该框架提供任务无关的评估协议，包含模型推理、GPT-4评估和结果分析功能。FLASK还具备自动元数据标注能力，可标注领域、技能集和难度级别。项目包含详细使用说明和在线演示，为语言模型评估提供全面解决方案。

ABigSurvey - 自然语言处理和机器学习综述论文汇总与分析

GithubMLNLPcategorizationstatisticssurvey papers开源项目

本文汇总了数百篇关于自然语言处理和机器学习的综述论文，并对其进行分类和数量统计，涵盖对话系统、信息检索、大型语言模型等热门主题。文章展示了1063篇论文的链接，并根据发表年份绘制了统计图表，同时生成了展示热门话题的词云。

twitter-roberta-base-emotion - 基于RoBERTa的推特情绪识别与分析模型

GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目情感识别推特数据分析模型深度学习自然语言处理

twitter-roberta-base-emotion是一个基于RoBERTa架构的情绪识别模型，经过5800万条推特数据训练。模型可识别喜悦、乐观、愤怒和悲伤等情绪类型，并通过TweetEval基准进行了微调。支持Python接口调用，适用于文本情感分析任务。

sentiment-roberta-large-english - RoBERTa微调的通用英文情感分析模型

GithubHuggingfaceRoBERTaSiEBERT开源项目情感分析机器学习模型自然语言处理

sentiment-roberta-large-english是一个基于RoBERTa-large的微调模型，用于英文文本的二元情感分析。该模型在15个不同来源的数据集上进行了训练和评估，提高了对各种文本类型的泛化能力。在新数据上，其表现优于仅在单一类型文本上训练的模型，平均准确率为93.2%。模型可通过Hugging Face pipeline快速部署，也可作为进一步微调的基础。

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