#roBERTa

这是一个基于RoBERTa-base的Twitter情感分析模型，通过5800万条推文训练和TweetEval基准微调而成。模型可将英文推文分类为负面、中性和正面三种情感。项目提供了包含文本预处理、模型加载和情感预测的使用示例。此外，还有一个基于更多最新推文训练的改进版本，可提供更精确的情感分析。该开源项目为自然语言处理研究者和开发者提供了实用的Twitter情感分析工具。

此模型是基于RoBERTa架构的推文讽刺检测工具，通过TweetEval基准对约5800万条推文进行训练和微调。模型可有效识别文本中的讽刺内容，为自然语言处理研究提供支持。已集成至TweetNLP Python库，便于研究人员和开发者使用。模型提供详细使用示例，并支持表情符号识别、情感分析等多项相关任务。

这是一个基于roBERTa-base的模型，通过5800万条推文训练并使用TweetEval基准进行微调，专门用于识别攻击性语言。该模型能对文本进行预处理和分类，区分攻击性和非攻击性内容。它采用了自然语言处理技术，可作为社交媒体平台的内容审核工具。模型支持Python环境下的使用，能够输出文本的攻击性概率评分。