# 中国語感情分析

これはsentence-transformers/all-mpnet-base-v2をファインチューニングした文変換モデルで、テキストを768次元ベクトル空間にマッピングし、意味的類似度計算などのタスクをサポートします。

BERTベースの中国語感情分析モデルで、テキストの感情傾向（ポジティブ、ネガティブ、またはニュートラル）を判断します。

mDeBERTa-v3-baseをファインチューニングした中国語感情分類モデル、8種類の感情ラベルを識別可能

xlm-roberta-large-xnliをファインチューニングした中国語感情分類モデル、8種類の感情ラベルを識別可能

BERTアーキテクチャをファインチューニングした中国語テキストの感情強度検出モデルで、弱い感情表現と強い感情表現を区別可能

bert-base-chineseをファインチューニングした中国語感情分析モデルで、中国語感情コーパスで良好な性能を発揮します。

MegatronBertアーキテクチャに基づく中国語感情分析モデル、複数の感情分析タスクでファインチューニングされたバージョン

中国語RoBERTa-wwm-ext-largeモデルをベースに、複数の感情分析データセットでファインチューニングされた最適化バージョン

これはCLUECorpusSmallを基に事前学習された中国語RoBERTa中型モデルで、8層のネットワークと512次元の隠れ層を持ち、様々な中国語自然言語処理タスクに適しています。

5つのRoBERTa-Baseベースの中国語テキスト分類モデルを含み、異なる分野の感情分析やニュース分類タスクに適用可能

UER-pyを基に微調整された中国語RoBERTa-Base分類モデルで、5つの異なるデータセットのテキスト分類モデルを含む。

RoBERTa-Baseをファインチューニングした中国語ニュース分類モデルで、中国のニューステキストのトピック分類に特化