Modern-FinBERT-large 是一个专为金融情感分析设计的预训练NLP模型，基于ModernBERT-large语言模型，通过在大规模金融语料上训练，适配金融文本分类任务。

基于ModernBERT-large微调的多标签情感分类模型，用于从英文文本中检测28种情感

基于Wav2Vec2架构微调的英语语音情感识别模型，可识别六种情感状态

基于RoBERTa微调的德语情感分类模型，可将文本分类为愤怒、恐惧、厌恶、悲伤、快乐及无上述情绪六种情感类别。

基于facebook/wav2vec2-base微调的阿拉伯语语音情感识别模型，在评估集上取得了99.92%的准确率。

基于腾讯游戏伙伴的中文HuBERT预训练模型，在CASIA数据集上微调的中文语音情感分类模型，支持6种情感识别。

这是一个在bert-base-multilingual-cased基础上，使用NSMC（Naver情感电影语料库）进行微调的检查点模型，用于情感分析任务。

该模型是基于谷歌T5-base模型在情感识别数据集上微调而成，用于文本情感分类任务，可将文本分类为6种基本情感。