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。

domain-classifier - 基于DeBERTa V3的多领域文本分类模型

Deberta V3GithubHuggingfaceNeMo CuratorPyTorch开源项目文本分类模型模型领域分类

这是一个基于DeBERTa V3 Base架构的文本分类模型，可将输入内容自动归类至26个不同领域。模型在超过100万个样本上训练，PR-AUC评分达0.9873。支持最多512个token的长文本输入，可通过NeMo Curator或Hugging Face Transformers库轻松集成使用。适用于各类文本内容的自动化领域分类任务。

transformers-tutorials - Transformers模型在自然语言处理中的应用教程

BERTGithubHugging FaceNLPPyTorchTransformers开源项目

本项目提供了关于如何使用Transformers模型在自然语言处理任务中进行精细调优的详细教程，包括文本分类、情感分析、命名实体识别和摘要生成等案例。教程旨在帮助用户掌握应用最新NLP技术的技巧，并提供配套的Python代码示例和工具指南。

Dmeta-embedding-zh - 提供多任务处理的句子相似度与特征提取模型

Dmeta-embeddingGithubHuggingface分类句子相似度开源项目模型特征提取重排序

此开源项目专注于实现多语言特征提取与文本分类的多任务模型，适用于多种MTEB数据集场景。模型实现句子相似度的有效评估，并在分类、聚类、再排序和检索任务中展现出良好的性能。采用多种数学计算方法，如余弦相似度、曼哈顿距离、欧氏距离等，确保结果的精确性与适应性。项目支持中英文文本处理，适用于学术研究及商业应用中的多种场景。

kpfbert - 面向韩语自然语言处理的BERT预训练模型

GithubHuggingfaceKpfBERT人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型

KpfBERT是一个针对韩语自然语言处理的预训练BERT模型。该开源项目提供韩语文本处理的基础模型支持，通过韩语语料库训练，可用于文本分类、命名实体识别等韩语NLP任务。

51-languages-classifier - 多语言文本分类模型可精准识别51种语言

GithubHuggingfaceMASSIVEXLM-Roberta分类多语言开源项目模型语言识别

该项目开发了一个基于XLM-Roberta的51语言分类器，能够精确区分51种不同语言的文本。模型使用MASSIVE数据集进行训练，该数据集包含超过100万条多语言话语样本。在评估中，模型在大多数语言上的F1分数均超过0.98，展现出优异的性能。研究人员和开发者可通过Hugging Face Transformers库轻松集成和使用这一多语言分类模型。

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。

deberta-v3-xsmall-zeroshot-v1.1-all-33 - 面向边缘设备的轻量级零样本文本分类模型

DeBERTaGithubHuggingface开源项目文本分类模型模型微调自然语言处理零样本分类

DeBERTa-v3-xsmall的零样本文本分类衍生模型，主干参数2200万，词汇参数1.28亿，总大小142MB。针对边缘设备场景优化，支持浏览器端部署。模型在情感分析、主题分类等33个数据集评估中表现稳定，多数任务准确率达80%以上，适合资源受限场景下的快速文本分类应用。

roberta-base-finetuned-dianping-chinese - 中文RoBERTa模型用于多领域文本情感和主题分类

GithubHuggingfaceRoBERTaTencentPretrainUER-py开源项目文本分类模型模型微调

该项目包含利用UER-py和TencentPretrain微调的中文RoBERTa-Base模型，用于用户评论和新闻数据的情感及主题分类。模型可通过HuggingFace获取，适用于多种文本分类任务，具备高度的分类精准度。

nlp - NLP基础知识与应用案例介绍

GithubNLPfasttext开源书籍开源项目机器学习自然语言处理

介绍自然语言处理（NLP）的基础知识和实际应用，包括常用数据集、机器学习模型评价方法、词袋模型、TFIDF、Word2Vec、Doc2Vec等技术，以及多层感知机、fasttext和LDA在文档分类和主题建模中的应用。还展示了对美食评语的情感分析，说明了NLP在文本理解与安全领域的重要性。此外，还介绍了一本开源NLP入门书籍的写作和更新过程，适合想深入了解NLP技术的读者。

bert-base-chinese - BERT预训练模型在中文自然语言处理中的应用

BERTGithubHuggingface中文模型开源项目掩码语言模型模型自然语言处理预训练

bert-base-chinese是一个专为中文自然语言处理设计的预训练BERT模型。该模型采用独立字词片段随机掩码训练方法，适用于掩码语言建模等任务。由HuggingFace团队开发，拥有12层隐藏层和21128词汇量。虽然可能存在潜在偏见，但为中文NLP应用提供了有力支持。研究人员可通过简洁的Python代码快速应用此模型。

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