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bertweet-base-sentiment-analysis是一个基于SemEval 2017语料库训练的英文情感分析模型。它利用BERTweet作为基础，能够识别文本中的积极、消极和中性情感。作为pysentimiento库的组成部分，该开源项目主要面向非商业用途和科研领域，为自然语言处理研究提供了实用的情感分析工具。

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。