该模型是基于RoBERTa架构的英文情感分析模型，可将文本分类为积极、中性和消极三类。

基于google/vit-base-patch16-224-in21k在beans数据集上微调的视觉Transformer模型，用于图像分类任务

基于DistilBERT微调的文本分类模型，用于分析亚马逊美妆产品评论的情感倾向

该模型是基于MistralAI 7B架构微调的文本分类模型，专门用于分析Twitter/X平台上关于核能话题的情感倾向，分类准确率达到94%。

基于Llama-3-8B微调的金融文本情感分析模型，支持积极/中性/消极三分类

基于BETO（西班牙语版BERT）构建的情感分析模型，支持西班牙语文本的情感分类。

针对日语情感分析的BERT微调模型，基于cl-tohoku/bert-base-japanese-v2在亚马逊日语商品评论数据集上微调

这是一个用于牙齿健康状态分类的图像分类模型，能够识别健康牙齿、缺失牙齿和蛀牙三种状态。

一个基于PyTorch的图像分类模型，用于牙齿健康状态识别

这是一个由HuggingPics生成的图像分类模型，能够准确识别马、羊驼和斑马等动物。

这是一个基于HuggingPics生成的图像分类模型，能够识别羊驼、美洲驼和蛇三类图像。

基于DeepPavlov/rubert-base-cased-conversational架构，在RuSentiment数据集上训练的情感分析模型，可识别俄语文本中的中性、积极和消极情绪。

基于约60万条波斯语推文微调的情感分析模型，用于分析波斯语文本的情感倾向。

基于BERTweet的英语推文情感分析模型，使用SemEval 2017语料库训练，支持积极、消极、中立三类情感分类

FinBERT是一款基于金融通讯文本预训练的BERT模型，专注于金融自然语言处理领域。