R
Rubert Base Russian Emotion Detection
由 MaxKazak 开发
基于ruBert-base微调的俄语多标签情绪分类模型，在ru_goemotions数据集上训练，支持9种情绪分类
下载量 1,288
发布时间 : 5/28/2023
模型简介
该模型专门用于俄语文本的情绪分析，能够识别文本中表达的多种情绪，包括喜悦、兴趣、惊讶、悲伤、愤怒、厌恶、恐惧、愧疚和中性情绪。
模型特点
多标签情绪分类
能够同时识别文本中表达的多种情绪，而非单一情绪
高准确率
在评估集上达到92.4%的AUC值，表现出优秀的分类性能
广泛情绪覆盖
支持9种不同情绪的分类，覆盖了广泛的人类情感表达
模型能力
俄语文本情绪分析
多标签分类
情感识别
使用案例
社交媒体分析
用户评论情绪分析
分析社交媒体上俄语用户的评论情绪
准确识别多种复合情绪
客户服务
客户反馈情绪分类
自动分类俄语客户反馈中的情绪倾向
帮助快速识别负面情绪反馈
精选推荐AI模型
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专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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