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twitter-roberta-base-offensive

基于roBERTa的推特攻击性语言识别模型

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。

twitter-roberta-base-emotion-multilabel-latest - 精确识别推文情绪的多标签分类模型
GithubHuggingfacetweetnlptwitter-roberta-base-emotion-multilabel-latest多标签分类开源项目情感分析机器学习模型
该项目微调了cardiffnlp/twitter-roberta-base-2022-154m模型,专注于SemEval 2018情感分析任务,显著增强推文的多标签情绪分类能力。模型在测试集上的F1 micro为0.7169,F1 macro为0.5464,是推文情感分析的理想选择。适用于tweetnlp和transformers中的文本分类任务,支持通过Python加载工具进行灵活使用,有助于社交媒体情感解析。
twitter-xlm-roberta-base - XLM-T 基于推特的多语言模型用于情感分析和跨语言任务
GithubHuggingfaceXLM-Roberta-base多语言开源项目情感分析推特模型自然语言处理
XLM-T是一个基于XLM-RoBERTa架构的多语言模型,通过1.98亿条多语言推文训练而成。该模型专门用于Twitter数据分析,支持30多种语言的情感分析和跨语言相似度计算。XLM-T还提供了一个覆盖8种语言的统一Twitter情感分析数据集,可作为多语言自然语言处理任务的基准模型,并支持针对特定应用场景的进一步微调。
twitter-roberta-large-2022-154m - 训练于154M推文的RoBERTa-large模型(2022年数据)及其应用
GithubHuggingfaceRoBERTa-large开源项目推特掩码语言模型模型特征提取自然语言处理
本项目提供了一种经过2022年12月底前154M条推文训练的RoBERTa-large模型,主要用于推文数据的理解和解析。它通过Twitter Academic API获取并过滤推文,实现了高级文本预处理、掩码语言模型和特征提取的应用示例。用户可借助标准Transformers接口进行推文分析及嵌入提取,同时适用于对比在不同时间段训练的模型的预测结果和困惑度得分,为研究人员提供更深入分析推特时间序列数据的工具。
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。
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。
unbiased-toxic-roberta - RoBERTa模型识别多语言有毒评论并减少偏见
DetoxifyGithubHuggingface开源项目有毒评论分类机器学习模型模型评估自然语言处理
该项目开发了基于RoBERTa的多语言模型,用于检测互联网上的有毒评论。模型在Jigsaw三个挑战数据集上训练,可识别威胁、侮辱和仇恨言论等多种有毒内容。它支持多种语言,易于使用,适用于研究和内容审核。项目还探讨了模型的局限性和伦理问题,努力减少对特定群体的意外偏见。
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。
twitter-roberta-base-dec2021-tweet-topic-multi-all - 基于RoBERTa的多标签推文主题分类模型
GithubHuggingfaceTwitter RoBERTa多标签分类开源项目文本分类机器学习模型模型自然语言处理
这是一个基于twitter-roberta-base-dec2021的微调模型,专注于多标签推文主题分类。模型在tweet_topic_multi数据集上训练,在test_2021测试集上实现76.48%的微平均F1分数。它能有效识别社交媒体文本中的多个主题,为内容分析提供了可靠的自然语言处理工具。
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。
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。
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