laugustyniak/awesome-sentiment-analysis

📚 Awesome Sentiment Analysis — kho tài nguyên định vị mọi thứ về phân tích quan điểm

Từ lexicon truyền thống tới LLM hiện đại, đây là danh sách tuyển chọn nhất về sentiment analysis.

Đây là một danh sách awesome (tuyển tầm) bao gồm toàn bộ những gì bạn cần cho sentiment analysis và các lĩnh vực liên quan: khung phần mềm, thư viện theo ngôn ngữ lập trình, mô hình tiền huấn luyện, bộ dữ liệu, cùng hàng trăm nghiên cứu học thuật. Cập nhật lớn nhất (tháng 4 năm 2026) bao phủ tiến bộ từ 2021–2026, bao gồm cả các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4, Claude, Llama, Gemini, Mixtral, DeepSeek; transformer hiện đại như RoBERTa, DistilBERT, ALBERT, XLM-RoBERTa, ModernBERT; cũng như kỹ thuật đa dạng như Prompt Engineering, CoT, RAG, LoRA/QLoRA, RLHF và DPO.

✨ Điểm nổi bật

• Cập nhật tới LLM hiện đại: Hỗ trợ GPT-4, Claude, Llama, Gemini, Mixtral, DeepSeek.
• Transformer tiên tiến: Bao phủ RoBERTa, DistilBERT, ALBERT, XLM-RoBERTa, ModernBERT.
• Phân tích đa phương thức: Kết hợp hình ảnh và ngôn ngữ để phân tích cảm xúc.
• Đa ngôn ngữ & liên ngôn ngữ: Hỗ trợ mô hình đa ngôn ngữ và các phương pháp cross-lingual.
• Kỹ thuật LLM: Bao gồm Prompt Engineering, CoT, RAG, LoRA/QLoRA, RLHF, DPO.
• Đánh giá & benchmark: Cung cấp SentiEval, metric độ ổn định, leaderboard mô hình.
• Giải thích được kết quả: Sử dụng SHAP, LIME, ModernBERT-XAI, trực quan hoá attention.
• An toàn & tin cậy LLM: Xử lý hallucination, độ thiên vị, đo lường bất định.
• Ứng dụng theo miền: Tập trung tài chính, y tế, mạng xã hội.

💡 Vì sao đáng chú ý

Không chỉ là danh sách thư viện, mà là nguồn tài nguyên toàn diện cho nghiên cứu và phát triển giải pháp sentiment analysis. Dự án này cập nhật liên tục các công nghệ mới như LLM và transformer, đồng thời cung cấp công cụ để đánh giá, giải thích và kiểm soát độ tin cậy của mô hình. Đặc biệt hữu ích cho những người làm trong NLP, học máy và phân tích dữ liệu ngữ nghĩa.

#SentimentAnalysis #NLP #MachineLearning #Transformers #LLM #TiniX