H

Hebert

由avichr開發
HeBERT是基於希伯來語的預訓練語言模型,採用BERT架構,專注於極性分析與情感識別任務。
下載量 102.19k
發布時間 : 3/2/2022

模型概述

HeBERT是一個針對希伯來語優化的預訓練BERT模型,支持掩碼語言模型、情感分類和命名實體識別等任務,特別在情感分析領域表現優異。

模型特點

希伯來語專用優化
專門針對希伯來語特性進行預訓練,在希伯來語NLP任務中表現優於通用多語言模型
高質量情感標註數據
使用克里彭多夫α係數驗證的眾包標註數據,確保情感標籤的可靠性
多任務支持
同一架構支持掩碼預測、情感分析和命名實體識別等多種下游任務

模型能力

文本情感分析
命名實體識別
掩碼語言建模
情緒分類

使用案例

社交媒體分析
新聞評論區情感監測
分析希伯來語新聞網站評論的情感傾向
可識別憤怒、快樂等8種基本情緒
商業智能
希伯來語產品評論分析
自動分類用戶評論的情感極性
提供正面/負面情感評分
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