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Bertweet Tb2 Ewt Pos Tagging

由TweebankNLP開發
當前最先進的推特詞性標註模型,準確率達95.38%,基於Tweebank V2的NER基準測試和English-EWT語料庫訓練。
下載量 45.75k
發布時間 : 5/3/2022

模型概述

該模型專門用於推文文本的詞性標註任務,結合了Tweebank-NER和English-EWT語料庫的訓練數據,在推特文本處理中表現出色。

模型特點

高準確率
在Tweebank V2的NER基準測試中達到95.38%的準確率,是目前最先進的推特詞性標註模型。
多語料訓練
融合了Tweebank-NER與English-EWT語料庫的訓練數據,增強了模型的泛化能力。
推特專用
專門針對推特文本優化,使用TweetTokenizer預處理可獲得最佳性能。

模型能力

推特文本詞性標註
自然語言處理

使用案例

社交媒體分析
推文詞性分析
對推特文本進行詞性標註,用於後續的文本分析和理解。
準確識別推文中的各類詞性,準確率達95.38%。
自然語言處理研究
詞性標註基準測試
作為詞性標註任務的基準模型,用於評估其他模型的性能。
在Tweebank V2的NER基準測試中表現優異。
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