Mia开源情感三分类
逐条判断中文短文本表达的是负面、中性还是正面，给出三类概率和判断把握。所用模型 Mia 由TATOOLS 训练并在 GitHub 开源，分准确率优先和速度优先两个版本。
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txt 每行算一条，csv 选中的列里每一格算一条。评论、留言、问卷开放题这类一两句话的短文本判得最准，超过 512 字的只看前 512 字。
客观陈述、有夸有批评的文本会判为中性。
leafiy/mia
GitHub 开源
Mia 是 TATOOLS 训练并开源的中文短文本情感模型，只做一件事：判断一段话是负面、中性还是正面。两个版本的权重、全部评测数据、每一次实验的报告和脚本都公开在 GitHub 上，任何人都可以下载复现。
| 版本 | 中性怎么判 | 公开测试集 | 900 条中文基准 |
|---|---|---|---|
mia-qwen3.5-2b 当前选择 | 客观陈述、有夸有批评的文本判为中性 | 87.1% | 94.1% |
mia-laya | 中性判得少，这类文本多会判成正面或负面 | 81.7% | 93.7% |
表中是准确率。在酒店、商品、电商评论这几个公开数据集上，只比较正负时两个版本的准确率都在 88% 到 92%。
每 200 行 1 点