Keras-TextClassification

多样预训练模型支持的高效文本分类工具

Keras-TextClassification 文本分类深度学习神经网络嵌入式模型 Github 开源项目

为中文用户提供高效的文本分类解决方案，支持FastText、BERT、Albert等多种预训练模型，涵盖词、字、句子嵌入。详细介绍数据处理与模型训练流程，通过下载与调用数据，实现多标签分类和文本相似度计算，简化复杂的自然语言处理任务。

PyShortTextCategorization - Python短文本分类和挖掘库

GithubPython开源项目文本分类机器学习短文本挖掘自然语言处理

PyShortTextCategorization是一个专门用于短文本分类和挖掘的Python库。它集成了多种文本表示方法,如主题建模和词嵌入,支持有监督和无监督学习。该库提供文本预处理、预训练词嵌入、多种分类算法和短语相似度计算等功能,为短文本分析提供了全面的工具集。适用于Python 3.8-3.11版本,具备示例数据集、文本预处理、预训练词嵌入支持等特性。它整合了多种主题模型和神经网络分类器,并提供短语差异度量和字符级序列到序列学习等高级功能。

textgenrnn - 高效训练文本生成神经网络的实用模块

GithubKerasPythonTensorFlowchar-rnntextgenrnn开源项目

textgenrnn是一个基于Keras和TensorFlow的Python 3模块，只需几行代码即可训练不同规模和复杂度的文本生成神经网络。支持字符级和词级训练，并可使用预训练模型加快训练。其现代架构利用注意力加权和跳过嵌入等技术，提升模型质量和训练速度。可在GPU上训练并在CPU上生成文本，还可在Colab中免费试用。

bge-m3-zeroshot-v2.0 - BGE-M3基于零样本学习的多语言文本分类模型

GithubHuggingfacezeroshot分类商业友好数据多语言模型开源项目文本分类模型自然语言推理

bge-m3-zeroshot-v2.0模型基于BAAI/bge-m3-retromae开发，是一款高效的零样本文本分类器。该模型支持多语言处理，可接受长达8192个tokens的输入。通过自然语言推理训练，无需微调即可执行各类分类任务。模型分为商业友好版(-c)和学术研究版，在28个分类任务中表现优异。适用于需要灵活文本分类解决方案的场景，支持GPU和CPU部署。

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。

SocialBERT-social - ESG领域社会文本分类的优化语言模型

ESGGithubHuggingfaceSocialBERT人工智能开源项目模型社会文本分类自然语言处理

SocialBERT-social是专注于ESG领域社会文本分类的高效语言模型。通过在SocialBERT-base基础上利用2k社会数据集进行微调，该模型大幅提升了社会文本识别精度。它与Hugging Face pipeline无缝集成，适用于复杂的ESG分析和风险评估任务。项目还提供了详尽的使用指南和相关论文，为研究者和实践者提供了全面的支持。

botpress_Vaganet_new_model - 高效的少样本学习技术提升多语言文本分类精度

GithubHuggingfaceLogistic回归SetFit句子转换器对比学习开源项目文本分类模型

SetFit模型结合sentence-transformers的微调与LogisticRegression，实现88.97%的文本分类准确率，支持在多语言环境下进行34类文本分类，具备少样本学习能力，是资源有限条件下的高效选择。

bert-base-multilingual-uncased - BERT多语言预训练模型支持102种语言的自然语言处理

BERTGithubHuggingface多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练

bert-base-multilingual-uncased是基于102种语言的维基百科数据预训练的BERT模型。它采用掩码语言建模进行自监督学习，可支持多语言自然语言处理任务。该模型不区分大小写，适用于序列分类、标记分类和问答等下游任务。通过在大规模多语言语料库上预训练，模型学习了多语言的双向语义表示，可通过微调适应特定任务需求。

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。

Multimodal-Toolkit - 通用多模态数据与文本特征融合工具包

GithubHuggingFace TransformersMultimodal TransformersPython分类任务回归任务开源项目

一个用于分类和回归任务的工具包，结合HuggingFace Transformers的文本特征与表格数据，生成多模态特征以提高模型性能。该工具包支持多种模型和组合方法，提供详尽的示例和数据集，包括BERT、ALBERT等模型，以及电商评论、Airbnb数据和宠物领养预测等实际应用。

bert-base-uncased-emotion - 情感数据集的高效文本分类模型

F1分数GithubHuggingfacebert-base-uncased-emotion准确率开源项目情感分析文本分类模型

bert-base-uncased模型针对情感数据集的微调结果显示，其在准确率和F1分数分别达到94.05%和94.06%。借助PyTorch和HuggingFace平台，该模型实现高效的情感文本分类，适用于社交媒体内容分析，特别是在Twitter环境中，为数据科学家和开发人员提供情感解析的精确工具。

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