Мультиязыковая классификация тональности текста
Анализ тональности текста на 23 языках, включая русский.
О сервисе
Описание Эта модель предназначена для анализа тональности текста на 23 различных языках. Она определяет, является ли текст положительным, отрицательным или нейтральным, а также оценивает степень выраженности тональности (очень положительный, положительный, нейтральный, отрицательный, очень отрицательный). Как это работает Модель основана на fine-tuned версии . Для обучения использовались синтетические данные из различных источников, чтобы обеспечить надежную и точную классификацию тональности на разных языках. Базовая модель: distilbert/distilbert-base-multilingual-cased Количество классов: 5 (Очень негативный, Негативный, Нейтральный, Позитивный, Очень позитивный) Языки: Русский, Английский, Китайский, Испанский, Хинди, Арабский, Бенгальский, Португальский, Японский, Немецкий, Малайский, Телугу, Вьетнамский, Корейский, Французский, Турецкий, Итальянский, Польский, Украинский, Тагальский, Голландский, Швейцарский немецкий, Суахили Применение Модель может быть использована для: Анализа социальных сетей Анализа отзывов клиентов Классификации отзывов о продуктах Мониторинга бренда Маркетинговых исследований Оптимизации клиентского сервиса Анализа конкурентов Пример использования (API) Ссылки tabularisai/multilingual-sentiment-analysis Ссылки https:// https://huggingface.co/tabularisai/multilingual-sentiment-analysis Источник: https://qubu.ai/models/multiyazykovaya-klassifikatsiya-tonalnosti-teksta License: MIT
