
基于T5的文本情感关键词提取模型
基于Google T5模型的情感跨度提取(Sentiment Span Extraction)微调项目,通过识别文本中表达情感的关键词或短语,实现社交媒体文本分析。项目使用Tweet Sentiment Extraction数据集训练,支持提取积极、消极或中性情感判断的文本片段,可应用于品牌监测和情感分析场景。
这是一个基于Google T5模型的情感片段抽取项目,该项目通过对T5-base模型进行微调,使其能够从文本中提取表达情感的关键片段。该模型能够根据给定的情感标签(正面、负面或中性),从文本中准确识别并提取出支持该情感判断的具体词语或短语。
该项目是在Google的T5(Text-to-Text Transfer Transformer)模型基础上开发的。T5是一个强大的预训练语言模型,它将所有自然语言处理任务统一转化为文本到文本的格式。通过迁移学习的方式,T5模型首先在海量数据上进行预训练,然后针对具体任务进行微调,从而在多个自然语言处理任务上取得了优异的表现。
项目使用了Tweet Sentiment Extraction数据集进行训练,该数据集来自Figure Eight的Data for Everyone平台。数据集包含:
该模型在社交媒体情感分析中具有重要应用价值,例如:
模型的使用非常简单直观,开发者可以通过transformers库轻松调用。模型能够接收包含情感标签和上下文的输入文本,并返回对应的情感片段。例如:
这个项目是由Manuel Romero基于Lorenzo Ampil的工作开发的,体现了开源社区协作的价值。项目完整开源,为相关领域的研究和应用提供了重要参考。


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