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Hebert Sentiment Analysis

由avichr開發
HeBERT是基於希伯來語的預訓練語言模型,專注於極性分析與情感識別任務。
下載量 9,673
發布時間 : 3/2/2022

模型概述

HeBERT是基於希伯來語的預訓練BERT模型,採用BERT-Base架構,專門針對情感分析和情緒識別任務進行優化。

模型特點

希伯來語專用
專門針對希伯來語優化的預訓練模型,使用大量希伯來語語料進行訓練。
情感分析優化
在情感分析任務中表現出色,特別是對消極情感的識別準確率高達0.98 F1值。
多源訓練數據
結合OSCAR希伯來語語料、維基百科和專門收集的情感UGC數據進行訓練。
高質量標註
情感UGC數據經過嚴格標註和一致性驗證,保留Krippendorff's alpha>0.7的高質量標註。

模型能力

情感極性分析
情緒識別
掩碼語言建模
希伯來語文本理解

使用案例

社交媒體分析
新聞評論區情感分析
分析新聞網站評論區用戶的情感傾向
消極情感識別F1值達0.98
市場研究
產品評論情感分析
分析希伯來語產品評論中的用戶情感
積極情感識別F1值達0.94
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