#sentiment analysis

LM-PPL是一个Python库，用于计算文本困惑度，评估文本的流畅性和典型性。支持多种预训练语言模型，如GPT、BART、T5和BERT，简便安装，易于使用。用户可根据需求选择不同类型的语言模型并调整最大Token长度及批量大小，优化处理时间与准确性。

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。

该模型旨在分析挪威语评论情感，利用Norwegian Review Corpus和情感数据集训练。由Simen Aabol和Marcus Dragsten开发，基于norbert2模型进行了微调。模型能够分析挪威语句子的情感，准确率达83.57%。