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基于DistilRoBERTa的多分类攻击性和仇恨言论检测模型

模型预训练模型开源项目Huggingfacedistilroberta-base仇恨言论检测文本分类Github多分类

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。

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介绍相关项目
toxigen_roberta - 基于大规模数据集的隐含仇恨言论检测模型
GithubHuggingfaceToxiGen开源项目数据集文本分类机器学习模型隐式仇恨言论检测
ToxiGen是一个专门用于检测隐含和对抗性仇恨言论的机器学习模型。该模型基于大规模机器生成的数据集训练而成，源自一篇关于隐含仇恨言论检测的学术研究。ToxiGen提供了训练数据集和详细信息，为研究人员和开发者在改进在线内容审核方面提供了有力支持。这一工具有助于构建更安全的在线交流环境，对于社交媒体平台和内容管理系统具有重要应用价值。
toxic-comment-model - DistilBERT微调的高性能在线评论毒性分类模型
DistilBERTGithubHuggingface开源项目文本分类有毒评论机器学习模型自然语言处理
该模型是基于DistilBERT微调的在线评论毒性分类器，在测试集上达到94%准确率和0.59 F1分数。它易于使用，适合处理各类在线评论，但在某些身份群体相关评论上可能存在偏见。模型使用Kaggle竞赛数据集训练，用户在应用时应注意其在特定群体评论分类上的局限性。
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。
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。
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。
scenario-teacher-data-hate_speech_filipino-model-xlm-roberta-base - 优化后的模型用于菲律宾语的仇恨言论检测
GithubHuggingfacexlm-roberta-base仇恨言论准确率开源项目数据集模型训练过程
该项目利用xlm-roberta-base模型微调适用于菲律宾语的仇恨言论检测，已达到78.17%的准确率和76.87%的F1得分。模型特别适应于处理此类任务，通过调整学习率和其他超参数优化性能。训练使用了Adam优化和线性学习率调度策略，总计训练了6969个epoch。
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。
bert-toxic-comment-classification - BERT模型在毒性评论分类中的应用与实现
BERTGithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型模型训练毒性评论分类
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。
roberta-base-finetuned-dianping-chinese - 中文RoBERTa模型用于多领域文本情感和主题分类
GithubHuggingfaceRoBERTaTencentPretrainUER-py开源项目文本分类模型模型微调
该项目包含利用UER-py和TencentPretrain微调的中文RoBERTa-Base模型，用于用户评论和新闻数据的情感及主题分类。模型可通过HuggingFace获取，适用于多种文本分类任务，具备高度的分类精准度。
sentiment-roberta-large-english-3-classes - 基于RoBERTa的英文情感分析模型，精确分类社交媒体情感
GithubHuggingfaceRoBERTa准确率开源项目情感分析模型社交媒体
该模型使用RoBERTa进行三类情感分类（正面、中性、负面），特别适合社交媒体文本。通过5,304条社交媒体帖子进行微调，达到了86.1%的准确率。可通过transformers库轻松集成，提高文本分类的精准性和效率。
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