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基于DistilRoBERTa的多分类攻击性和仇恨言论检测模型

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。

distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english - 英语文本情感分析的高精度模型
DistilBERTGithubHuggingface偏见开源项目文本分类模型精度
模型由Hugging Face团队微调,适用于SST-2情感分析任务,精度达到91.3%。针对英语文本特性设计,适合单标签分类。适用Python和Transformers库,易于集成。模型可实现高效特征提取,但可能在特定背景下产生偏差,应在应用前充分测试。开放源代码,Apache-2.0许可支持二次开发。
roberta-base-suicide-prediction-phr - RoBERTa自然语言处理模型实现文本自杀倾向识别
GithubHuggingfaceroberta-base开源项目文本分类模型深度学习自杀倾向预测模型
该模型通过对Reddit社交平台的文本数据进行分析训练,利用RoBERTa自然语言处理技术识别文本中的自杀倾向。测试结果显示模型具有96.5%的准确率、96.6%的召回率和96.4%的精确率。项目采用严格的文本清洗和预处理流程,可应用于心理健康监测领域的自动化分析。
distilroberta-finetuned-financial-news-sentiment-analysis - DistilRoBERTa模型实现高精度金融新闻情感分析
DistilRobertaGithubHuggingface开源项目机器学习模型自然语言处理金融情感分析金融新闻
这是一个基于distilroberta-base微调的金融新闻情感分析模型。它在金融短语库数据集上训练,达到98.23%的准确率。模型结构包含6层、768维和12个注意力头,共8200万参数,运行速度是RoBERTa-base的两倍。该模型能够有效分析金融新闻的情感倾向,为金融分析和决策提供参考。
roberta-spam - RoBERTa垃圾短信检测系统提升组织安全防护能力
GithubHuggingfaceRoBERTa垃圾信息检测开源项目数据集文本分类机器学习模型
这个项目基于RoBERTa模型构建了一套垃圾短信检测系统。该系统能够精准识别和过滤垃圾信息,为组织安全增添一道防线,有助于规避财务风险、法律隐患和声誉受损。系统在准确率、精确度和召回率等指标上表现优异,可作为组织强化信息安全的有力工具。
twitter-roberta-base-sentiment-latest - RoBERTa基础的推特情感分析模型 支持英文社交媒体文本
GithubHuggingfaceRoBERTaTweetEvalTwitter开源项目情感分析模型自然语言处理
这是一个基于RoBERTa-base的推特情感分析模型,通过1.24亿条推文训练并针对情感分析任务微调。模型可将英文推文分类为积极、中性或消极,支持Transformers库集成。适用于社交媒体分析和舆情监测等场景,是TweetNLP项目的组成部分,体现了社交媒体自然语言处理的最新进展。
distilroberta-base-climate-detector - 基于DistilRoBERTa的气候相关文本检测模型
ClimateBERTGithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型模型微调气候检测
distilroberta-base-climate-detector是一个专注于气候相关文本检测的自然语言处理模型。它基于DistilRoBERTa架构,在气候检测数据集上进行了微调,能够高效识别气候相关段落。该模型易于集成到Transformers库的文本分类管道中,为气候变化研究和环境分析提供了实用的工具。
sentiment-roberta-large-english - RoBERTa微调的通用英文情感分析模型
GithubHuggingfaceRoBERTaSiEBERT开源项目情感分析机器学习模型自然语言处理
sentiment-roberta-large-english是一个基于RoBERTa-large的微调模型,用于英文文本的二元情感分析。该模型在15个不同来源的数据集上进行了训练和评估,提高了对各种文本类型的泛化能力。在新数据上,其表现优于仅在单一类型文本上训练的模型,平均准确率为93.2%。模型可通过Hugging Face pipeline快速部署,也可作为进一步微调的基础。
distilbert-base-uncased-mnli - DistilBERT零样本文本分类模型在MNLI数据集上的应用
DistilBERTGithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型自然语言推理零样本分类
DistilBERT零样本文本分类模型在MNLI数据集上微调,适用于多种英语文本分类任务。模型在MNLI和MNLI-mm评估中均达82.0%准确率,展现出优秀性能。虽然使用简便,但需注意潜在偏见问题。模型由Typeform团队开发,在AWS EC2 P3实例上训练。该模型为自然语言处理领域提供了有力工具,同时也引发了对AI公平性的思考。
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。
toxic-bert - 基于深度学习的多语言有毒评论检测工具
DetoxifyGithubHuggingface内容审核开源项目机器学习模型毒性评论分类自然语言处理
Detoxify是一个开源的深度学习工具,专门用于识别和分类有毒评论。该项目基于PyTorch Lightning和Transformers框架,提供三个预训练模型,分别针对一般有毒评论、含偏见的有毒评论和多语言有毒评论。Detoxify能够检测威胁、淫秽、侮辱等多种有毒内容,支持英语、法语等7种语言。这个工具易于使用,适合研究人员或内容审核人员使用,但在应用时需要注意潜在的偏见问题。
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