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BERT模型在毒性评论分类中的应用与实现

文本分类机器学习 Github BERT 毒性评论分类 Huggingface 模型训练开源项目模型

该项目基于BERT模型，通过fine-tuning实现毒性评论的智能分类。模型在1500行测试数据上达到0.95 AUC，采用Kaggle竞赛数据集训练。项目提供简洁的Python接口，便于开发者快速集成文本毒性检测功能。适用于构建在线社区、内容平台的评论审核系统。

Huggingface

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介绍相关项目

chatbot-bert-classification - 基于BERT的聊天机器人文本分类模型

Apache 2.0GithubHuggingface代码共享开源协议开源许可开源项目模型软件许可

这是一个应用BERT模型进行聊天机器人文本分类的开源项目。该项目利用先进的自然语言处理技术，实现对用户输入文本的准确分类，帮助开发者构建智能对话系统。项目采用Apache-2.0许可证，为开发者提供了灵活的使用权限。

BERT-Emotions-Classifier - 情感多标签分类的高效工具

BERTGithubHuggingface多标签分类开源项目情感分析情感分类数据集模型

BERT-Emotions-Classifier是一个专注于多标签情感分类的BERT模型，基于sem_eval_2018_task_1数据集训练，能够识别愤怒、恐惧、喜悦等多种情感。适用于社交媒体和客户评论中的情感分析以及基于情感的内容推荐。尽管存在情感类别和输入长度的限制，但该模型在情感分析中表现优异，需注意可能的偏差问题。

bert-base-uncased-yelp-polarity - BERT模型基于Yelp评论数据集实现高准确率情感分析

GithubHuggingfaceTextAttackbert-base-uncased序列分类开源项目模型模型微调自然语言处理

该项目基于bert-base-uncased模型，利用TextAttack框架和yelp_polarity数据集进行微调，构建了一个文本情感分类器。经过5轮训练，模型在评估集上达到96.99%的准确率。支持最大256的序列长度，专门用于Yelp评论的情感分析。模型采用16的批次大小和5e-05的学习率，展现出优秀的性能表现。

unbiased-toxic-roberta-onnx - 基于RoBERTa的公平评论审核模型ONNX实现

GithubHuggingfaceRoBERTa内容审核开源项目文本分类有害内容检测模型模型转换

这是一个基于RoBERTa架构的评论审核模型ONNX版本，专注于识别和分类不当言论。模型支持多维度评估，包括攻击性、不当行为、语言暴力等标签分类。通过Optimum库优化，便于系统集成，同时提供完整文档支持和活跃的开发者社区。

distilroberta-base-offensive-hateful-speech-text-multiclassification - 基于DistilRoBERTa的多分类攻击性和仇恨言论检测模型

GithubHuggingfacedistilroberta-base仇恨言论检测多分类开源项目文本分类模型预训练模型

这是一个基于DistilRoBERTa-base的预训练模型，专门用于多分类攻击性和仇恨言论检测。该模型在原创数据集上进行微调，准确率达到94.50%。项目提供了Hugging Face上的数据集和演示空间，以及GitHub上的训练notebook。这为研究人员和开发者提供了一个高效工具，用于识别和分类在线有害内容。

detoxify - 基于Pytorch Lightning和Transformers的多语言有害评论分类模型

DetoxifyGithubJigsawMultilingualPytorch LightningToxic Comment ClassificationTransformersUnintended Bias in Toxicity Classification开源项目

Detoxify项目利用Pytorch Lightning和Transformers构建模型，识别和分类包含威胁、辱骂和身份攻击的有害评论。这些模型支持多语言操作，致力于减少无意中的偏见。项目在多次Jigsaw挑战赛中表现出色，提供高效的有害内容检测方案，适合用于研究和内容审核工作，帮助更快速地标记有害内容和提高用户体验。

rubert-tiny-toxicity - 不当和有害内容分类模型

GithubHuggingfacerubert-tiny不当内容多标签分类开源项目模型毒性社交网络评论

该开源项目基于cointegrated/rubert-tiny模型，旨在快速识别和分类俄语短文本中的不当和有害内容。通过多标签分类技术，该模型可针对谩骂、淫秽、威胁和声誉风险进行评估，协助社交网络内容审核。

bert-base-uncased-emotion - 情感数据集的高效文本分类模型

F1分数GithubHuggingfacebert-base-uncased-emotion准确率开源项目情感分析文本分类模型

bert-base-uncased模型针对情感数据集的微调结果显示，其在准确率和F1分数分别达到94.05%和94.06%。借助PyTorch和HuggingFace平台，该模型实现高效的情感文本分类，适用于社交媒体内容分析，特别是在Twitter环境中，为数据科学家和开发人员提供情感解析的精确工具。

Text-Moderation - 基于Deberta-v3的多分类文本审核系统

AutotrainDeBERTaGithubHuggingface内容分类开源项目文本审核模型自然语言处理

Text-Moderation采用Deberta-v3架构开发的文本分类模型，通过九类标签对文本内容进行审核分类。模型可识别包括性内容、仇恨言论、暴力描述、骚扰行为和自残倾向等敏感信息，并为每个类别提供概率评分。该模型实现了75%的分类准确率，主要支持英语文本的审核工作，可应用于内容审核和文本管理场景。

bert-base-multilingual-uncased-sentiment - BERT多语言产品评论情感预测模型

GithubHuggingfacebert-base-multilingual-uncased产品评论准确率多语言模型开源项目情感分析模型

bert-base-multilingual-uncased-sentiment是一个基于BERT的多语言情感分析模型，支持英、荷、德、法、西、意六种语言的产品评论分析。模型通过1至5星评级预测评论情感，在大规模多语言产品评论数据集上训练。测试结果显示，模型在各语言上均达到较高的准确率，特别是在'差一星'的宽松评估标准下，准确率普遍超过93%。该模型可直接应用于目标语言的产品评论情感分析，也可作为相关任务的预训练模型进行进一步微调。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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