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

sentiment-roberta-large-english-3-classes - 基于RoBERTa的英文情感分析模型，精确分类社交媒体情感

GithubHuggingfaceRoBERTa准确率开源项目情感分析模型社交媒体

该模型使用RoBERTa进行三类情感分类（正面、中性、负面），特别适合社交媒体文本。通过5,304条社交媒体帖子进行微调，达到了86.1%的准确率。可通过transformers库轻松集成，提高文本分类的精准性和效率。

sentiment_analysis_generic_dataset - BERT微调模型实现精准文本情感分析

BERTGithubHuggingface开源项目情感分析文本分类模型自然语言处理预训练模型

该项目基于BERT预训练模型，专门针对情感分析任务进行微调。模型使用bert-base-uncased作为基础，通过掩码语言建模和下一句预测技术进行预训练，具备理解双向语境的能力。这种预训练方法使模型能为情感分析等下游任务提供有效特征。值得注意的是，此微调版本仅适用于情感分析，不推荐用于其他任务的进一步调整。

bricks - 开源自然语言处理模块库提升文本分析效率

Githubbricks代码模块开源项目文本分析自然语言处理

bricks是一个开源自然语言处理模块库，提供多种文本分类器、提取器和生成器。开发者可利用bricks实现语言检测、情感分析、复杂度评估等文本增强功能。该项目支持独立使用，也可与refinery无缝集成，为文本分析提供灵活解决方案。

obsei - 低代码AI工具，自动化收集与分析多平台非结构化数据

AI自动化GithubObsei安装指南开源项目数据分析社交聆听

Obsei是一个开源的低代码AI自动化工具，用于收集和分析非结构化数据。其Observer模块从Twitter、Reddit、Facebook等平台获取数据，Analyzer模块进行分类、情感分析和翻译等AI任务，再通过Informer模块发送数据至不同目的地进行处理和分析。Obsei适用于社交聆听、市场研究和客户问题自动生成等场景，安装简单，支持Python 3.7+和PIP。

ai-chatbot-framework - 使用Python的AI聊天机器人框架，无需编程经验

AI Chatbot FrameworkAPI集成GithubPython对话接口开源项目无代码创建

AI Chatbot Framework是一个基于Python的对话接口工具，无需编程即可创建自然语言对话场景。通过API集成，可在Messenger、Slack等平台上运行。简洁的UI设计使得创建和训练对话变得简单，机器人会从对话中不断学习和提升。适合任何人快速构建AI聊天机器人，支持Docker、Helm和本地部署，并提供详细教程和示例，帮助用户轻松入门。

bert-multilingual-go-emtions - 多语言情感分类模型，支持高效识别28种情感

BERTGithubGoEmotionsHuggingface多语言开源项目情感分类模型模型性能

该BERT模型经过微调，可在GoEmotions数据集上进行中英跨语言情感分类，支持28种情感类别，如喜悦、愤怒、爱等。模型在验证集上表现出85.95%的高准确率，训练过程结合了英语和机器翻译的中文样本，通过两阶段方法提升性能，包含初始训练和高置信度样本回馈再训练。

twitter-roberta-base-sentiment-latest - RoBERTa基础的推特情感分析模型支持英文社交媒体文本

GithubHuggingfaceRoBERTaTweetEvalTwitter开源项目情感分析模型自然语言处理

这是一个基于RoBERTa-base的推特情感分析模型，通过1.24亿条推文训练并针对情感分析任务微调。模型可将英文推文分类为积极、中性或消极，支持Transformers库集成。适用于社交媒体分析和舆情监测等场景，是TweetNLP项目的组成部分，体现了社交媒体自然语言处理的最新进展。

SECap - 语音情感转文字描述的开源AI系统

GithubSECap大语言模型开源项目情感分析语音情感描述音频处理

SECap是一个开源的语音情感描述生成系统，结合大语言模型技术将语音情感转化为文字描述。项目包含模型代码、训练测试脚本和600个音频样本的测试集。系统能捕捉语音情感特征并生成相应描述，为语音情感分析研究提供新的工具和思路。

phobert-base-vi-sentiment-analysis - 越南语情感分析工具，实现文本情绪精确判定

GithubHuggingfacePhoBert开源项目情感分析情绪分类模型模型训练越南语

模型专注越南语文本情绪识别，提供准确的情感分类。其开放源码和多元应用场合使研究者和开发者受益。

bert-base-multilingual-uncased-sentiment - BERT多语言产品评论情感预测模型

GithubHuggingfacebert-base-multilingual-uncased产品评论准确率多语言模型开源项目情感分析模型

bert-base-multilingual-uncased-sentiment是一个基于BERT的多语言情感分析模型，支持英、荷、德、法、西、意六种语言的产品评论分析。模型通过1至5星评级预测评论情感，在大规模多语言产品评论数据集上训练。测试结果显示，模型在各语言上均达到较高的准确率，特别是在'差一星'的宽松评估标准下，准确率普遍超过93%。该模型可直接应用于目标语言的产品评论情感分析，也可作为相关任务的预训练模型进行进一步微调。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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