# 三分類模型

該模型是基於RoBERTa架構的英文情感分析模型，可將文本分類為積極、中性和消極三類。

基於google/vit-base-patch16-224-in21k在beans數據集上微調的視覺Transformer模型，用於圖像分類任務

基於DistilBERT微調的文本分類模型，用於分析亞馬遜美妝產品評論的情感傾向

該模型是基於MistralAI 7B架構微調的文本分類模型，專門用於分析Twitter/X平臺上關於核能話題的情感傾向，分類準確率達到94%。

基於Llama-3-8B微調的金融文本情感分析模型，支持積極/中性/消極三分類

基於BETO（西班牙語版BERT）構建的情感分析模型，支持西班牙語文本的情感分類。

針對日語情感分析的BERT微調模型，基於cl-tohoku/bert-base-japanese-v2在亞馬遜日語商品評論數據集上微調

這是一個用於牙齒健康狀態分類的圖像分類模型，能夠識別健康牙齒、缺失牙齒和蛀牙三種狀態。

一個基於PyTorch的圖像分類模型，用於牙齒健康狀態識別

這是一個由HuggingPics生成的圖像分類模型，能夠準確識別馬、羊駝和斑馬等動物。

這是一個基於HuggingPics生成的圖像分類模型，能夠識別羊駝、美洲駝和蛇三類圖像。

基於DeepPavlov/rubert-base-cased-conversational架構，在RuSentiment數據集上訓練的情感分析模型，可識別俄語文本中的中性、積極和消極情緒。

基於約60萬條波斯語推文微調的情感分析模型，用於分析波斯語文本的情感傾向。

基於BERTweet的英語推文情感分析模型，使用SemEval 2017語料庫訓練，支持積極、消極、中立三類情感分類

FinBERT是一款基於金融通訊文本預訓練的BERT模型，專注於金融自然語言處理領域。finbert-tone是其微調版本，用於金融情感分析任務。