Indobert Analisis Sentimen Review Produk
MIT
基于IndoBERT微调的印尼语产品评论情感分类模型,支持正面和负面两种情感分类。
文本分类
Transformers

其他
I
siRendy
58
1
Minicpm Embedding Light
该模型在多个中文和英文数据集上进行了测试,包括语义文本相似度和分类任务。
大型语言模型
Transformers

M
openbmb
2,172
11
Sentiment Analysis Customer Reviews
Apache-2.0
基于亚马逊客户评论的情感分析模型,能够将文本分类为正面或负面情感。
文本分类
Transformers

英语
S
dnzblgn
1,819
3
Xiaobu Embedding
xiaobu-embedding是一个多任务嵌入模型,支持多种中文自然语言处理任务,包括文本相似度计算、分类、聚类和检索等。
文本嵌入
Transformers

X
lier007
147
19
Phobert Base Vietnamese Sentiment
MIT
基于PhoBERT-base微调的越南语情感分析模型,用于分类越南语文本的情感倾向(正面/负面/中性)
文本分类
Transformers

P
wonrax
11.32k
14
Roberta Base Finetuned Jd Binary Chinese
基于UER-py微调的中文RoBERTa-Base分类模型,包含5个不同数据集的文本分类模型
文本分类
中文
R
uer
10.96k
29
Distilbert Base Multilingual Cased Sentiment 2
Apache-2.0
这是一个基于DistilBERT的多语言文本情感分析模型,在amazon_reviews_multi数据集上微调,支持多种语言的情感分类任务。
文本分类
Transformers

D
philschmid
1,520
4
Distilbert Base Multilingual Cased Sentiment
Apache-2.0
基于DistilBERT的多语言文本情感分析模型,在亚马逊多语言评论数据集上微调
文本分类
Transformers

D
philschmid
5,982
2
Koelectra Base V3 Generalized Sentiment Analysis
Apache-2.0
基于KoELECTRA-v3的韩语情感分析模型,用于判断文本的正面或负面情感倾向。
文本分类
Transformers

韩语
K
Copycats
3,459
9
Indonesian Roberta Base Sentiment Classifier
MIT
基于RoBERTa的印尼语情感文本分类模型,在SmSA数据集上微调,用于分析印尼语评论和评价的情感倾向。
文本分类
Transformers

其他
I
w11wo
18.66k
36
Roberta Base Finetuned Dianping Chinese
包含5个基于RoBERTa-Base的中文文本分类模型,适用于不同领域的情感分析和新闻分类任务
文本分类
中文
R
uer
10.99k
56
Xlm R Large Arabic Sent
MIT
基于XLM-Roberta-Large微调的阿拉伯语多语言情感分类模型,支持混合语言输入
文本分类
Transformers

支持多种语言
X
akhooli
14.13k
8
Roberta Base Finetuned Chinanews Chinese
基于RoBERTa-Base微调的中文新闻分类模型,专门用于中国新闻文本的主题分类
文本分类
中文
R
uer
2,026
71
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
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

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

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
AIbase是一个专注于MCP服务的平台,为AI开发者提供高质量的模型上下文协议服务,助力AI应用开发。
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