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A

Aistockbot

由 HanBrar 开发
基于RoBERTa架构的预训练模型，专门用于推特文本的情感分析任务。
文本分类
Transformers
#社交媒体情感分析#高精度文本分类#多场景情感识别
下载量 23
发布时间 : 1/11/2025
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型是基于RoBERTa架构的文本分类模型，经过微调用于推特文本的情感分析，能够识别文本中的积极、消极或中性情绪。

模型特点

推特文本优化
专门针对推特文本进行训练和优化，能够更好地处理推文中的非正式语言和特殊表达。
高效情感分析
能够快速准确地识别文本中的情感倾向（积极/消极/中性）。
基于RoBERTa架构
采用强大的RoBERTa预训练模型作为基础，具有优秀的文本理解能力。

模型能力

文本分类
情感分析
社交媒体文本处理

使用案例

社交媒体分析
品牌情感监测
分析推特上关于特定品牌或产品的用户评论情感倾向
准确率0.8，F1分数0.74
舆情分析
监测公共事件或话题在社交媒体上的情感反应
市场研究
产品反馈分析
分析消费者对新产品发布的推特反馈