news-category-classification-distilbert

使用21万条HuffPost头条数据训练的新闻分类模型

数据集 Github 开源项目新闻分类 distilbert Huggingface 机器学习标题分析模型

该项目开源了一个经过HuffPost新闻标题训练的分类模型，采用DistilBERT架构，基于2012-2022年间的21万条新闻数据构建。模型专注于新闻类别识别，提供完整的数据来源和技术文档，可用于新闻分析和内容分类应用。

emotion-english-distilroberta-base - DistilRoBERTa英文文本情感分析模型

DistilRoBERTaGithubHugging FaceHuggingface开源项目情感分类机器学习模型自然语言处理

该模型基于DistilRoBERTa-base微调，用于英文文本情感分析。可预测7种情绪：愤怒、厌恶、恐惧、快乐、中性、悲伤和惊讶。训练数据来自Twitter、Reddit等6个多样化数据集。提供简单的3行代码使用方法，适用于单个文本和完整数据集分析。模型在平衡数据集上的评估准确率为66%，远高于随机基准。

food-category-classification-v2.0 - 12类食品图像分类模型准确率达96%

GithubGradioHuggingface图像识别开源项目机器学习模型深度学习食品分类

food-category-classification-v2.0是一个食品类别图像分类模型，可识别12种食品类别，包括面包、乳制品、甜点、蛋类、油炸食品、水果、肉类、面条、米饭、海鲜、汤和蔬菜。模型通过分析图像视觉特征进行分类，适用于食品博客、餐厅和食谱网站的图片管理。准确率达96%，可提高内容分类效率。

bert-mini-finetune-question-detection - BERT-mini模型实现关键词与问题查询的精准分类

BERTGithubHaystackHuggingfaceKaggle开源项目查询分类模型神经搜索

该项目基于BERT-mini开发了一个用于区分关键词查询和问题/陈述查询的模型。在Haystack框架中，该模型实现了99.7%的测试准确率，能够准确将问题路由至Reader分支，提升结果精确度并降低计算开销。模型可通过简洁的Python代码轻松集成，适用于需要高效查询分类的神经搜索系统。

distilbert-extractive-qa-project - 描述NLP模型卡片的功能与使用

GithubHuggingfacetransformers偏见和风险开源项目模型模型卡片环境影响训练详细信息

该项目为NLP模型卡片提供信息展示和使用指导，涵盖训练细节、用途范围、偏见与风险和环境影响等方面。虽然模型卡片信息有待完善，但项目提供了基础框架与导向，帮助评估模型应用和识别潜在风险及局限性。用户可以按步骤快速开始使用该模型。

distilbart-mnli-12-3 - 高效简化的零样本分类模型

DistilBart-MNLIGithubHuggingfaceNo Teacher Distillation开源项目性能表现模型模型微调

distilbart-mnli项目是利用No Teacher Distillation技术实现的bart-large-mnli的精简版，着重于零样本分类应用。该模型在保留主要性能的基础上，匹配准确度接近90%。通过复制bart-large-mnli的交替层并在同一数据集上进行微调，模型不断优化提升。用户可按照简单步骤进行微调，实现卓越的分类效果。

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。

bert-base-uncased - BERT基础版无大小写区分的预训练英语语言模型

BERTGithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理预训练模型

BERT-base-uncased是一个在大规模英语语料上预训练的基础语言模型。该模型不区分大小写，通过掩码语言建模和下一句预测两个目标进行训练，学习了英语的双向语义表示。它可以为序列分类、标记分类、问答等下游任务提供良好的基础，适合进一步微调以适应特定应用场景。

bert-base-cased - 使用预训练双向Transformer模型提升语言理解能力

BERTGithubHuggingface句子分类开源项目掩码语言建模模型自监督学习预训练

BERT是一种通过自监督学习预训练的双向Transformer模型，旨在改善英语语言理解。基于大型语料库的预训练，使其能学习句子的双向表示，适用于序列分类、标记分类和问答任务。通过Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction目标进行预训练，BERT在各类任务中展现出卓越表现，但注意选择合适的训练数据以避免潜在偏见。

deberta-v3-base-zeroshot-v2.0 - DeBERTa V3零样本分类模型，适用于多场景

GithubHuggingfacezero-shot-classification开源项目文本分类模型模型评估自然语言推理训练数据

DeBERTa V3模型在Hugging Face管道中实现零样本分类，满足商业环境的许可证要求。无需训练数据即可高效分类，支持GPU和CPU应用，适用于多个领域。通过合成及商用友好的数据进行训练，模型在多文本分类任务中表现优异。

albert-base-v2-fakenews-discriminator - 假新闻检测模型，基于albert-base-v2，具备高准确率和良好的训练参数优化潜力

GithubHuggingfacealbert-base-v2假新闻准确率分类器开源项目模型真实新闻

该模型是基于albert-base-v2微调而成的假新闻判别工具，使用假新闻和真实新闻数据集进行训练，达到了97.58%的高准确率。模型采用低学习率的优化算法和线性学习率调度器，经过优化的训练参数使其在识别假新闻方面效果显著，适合多种应用场景。通过这种技术，可以提升信息的精准度和可靠性。

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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。

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