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基于RoBERTa的密码误报过滤分类模型

这个基于RoBERTa的文本分类模型为Credential Digger工具提供密码扫描误报过滤功能。该模型由SAP OSS在泄漏检测数据集上完成微调,能有效识别和过滤代码扫描中的误报密码,提升了代码安全分析的准确度。集成在Credential Digger中的这个模型简化了开发者的安全审查工作流程。

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。
voice-safety-classifier - 语音聊天毒性检测的高精度分类工具
GithubHuggingfacetoxicity detection多标签分类开源项目模型模型评估语音安全音频分类
该项目提供了一个新的语音聊天毒性检测基准模型,基于大规模数据集开发。模型使用WavLM base plus权重,经过2,374小时语音多标签微调,输出标签包括Profanity、DatingAndSexting、Racist、Bullying等。评估显示模型在二元分类任务中的精度达到94.48%。使用者可通过特定命令运行模型权重进行应用。
distilroberta-base-rejection-v1 - DistilRoBERTa模型用于检测LLM输出拒绝响应 准确率98.87%
GithubHuggingfaceLLMProtectAIdistilroberta-base开源项目拒绝检测文本分类模型
这是一个基于DistilRoBERTa的微调模型,用于检测大型语言模型(LLM)输出中的拒绝响应。模型将输入分为正常输出和拒绝检测两类,评估准确率达98.87%。采用Apache 2.0许可证,支持Transformers和ONNX运行时,易于集成。适用于内容审核和安全防护,可识别LLM对不当内容的拒绝响应。
twitter-roberta-base-offensive - 基于roBERTa的推特攻击性语言识别模型
GithubHuggingfaceroBERTa开源项目情感分析推特数据文本分类模型自然语言处理
这是一个基于roBERTa-base的模型,通过5800万条推文训练并使用TweetEval基准进行微调,专门用于识别攻击性语言。该模型能对文本进行预处理和分类,区分攻击性和非攻击性内容。它采用了自然语言处理技术,可作为社交媒体平台的内容审核工具。模型支持Python环境下的使用,能够输出文本的攻击性概率评分。
roberta_toxicity_classifier - RoBERTa模型提供准确的有害评论分类功能
GithubHuggingfaceJigsawRoBERTa平行语料库开源项目有毒评论分类模型自然语言处理
本项目基于RoBERTa开发了一个有害评论分类模型。该模型在约200万条Jigsaw数据集样本上进行微调,测试集表现优异,AUC-ROC达0.98,F1分数为0.76。模型易于集成到Python项目中,可用于文本有害内容检测。项目提供使用说明和引用信息,便于研究人员和开发者在此领域深入探索。
jailbreak-classifier - 提示分类工具,增强系统安全与内容审核
GithubHuggingfaceJailbreak Classifier安全开源项目文本分类机器学习模型规范化
项目基于BERT模型微调,专用于识别破解与无害提示信息。利用jailbreak-classification数据集进行训练,可应用于安全和内容审核场景,提升系统安全性与审核能力,是一个多平台适用的解决方案。
Prompt-Guard-86M - AI应用的安全防护模型
GithubHuggingfaceLlama分类器大语言模型安全开源项目提示攻击模型
Prompt-Guard-86M是一个基于大型语言模型的分类器,专门用于检测和防范AI应用中的恶意提示攻击。通过大规模攻击数据集训练,该模型能够有效识别提示注入和越狱等威胁。作为开源项目,Prompt-Guard-86M为开发者提供了一个可靠的基础,以降低提示攻击风险,同时允许根据特定应用需求进行定制。
deberta-v3-base-prompt-injection - DeBERTa-v3提示注入检测模型实现99.99%准确率
DeBERTa-v3GithubHuggingfaceprompt injection安全开源项目文本分类机器学习模型
该提示注入检测模型基于DeBERTa-v3架构,通过多个数据集训练后可精确识别正常和注入提示。模型在评估集上实现99.99%的准确率,支持Transformers、ONNX和Langchain等框架集成,为LLM提供可靠的安全防护。开发者可通过Python接口轻松使用该模型,增强AI系统对提示注入攻击的防御能力。
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。
roberta_toxicity_classifier - 高效的毒性评论分类模型
AUC-ROCF1-scoreGithubHuggingfaceJigsawRoBERTa开源项目模型毒性分类
该模型专注于毒性评论的分类,使用来自Jigsaw 2018、2019和2020年的数据集训练,包含约200万个英文例子。通过对RoBERTa模型的精细调校,在测试集上表现出色,AUC-ROC达到0.98,F1评分为0.76,是用于识别毒性内容的有效工具。
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