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增强的多类别仇恨言论检测模型

RoBERTa仇恨言论检测推特Github模型文本分类开源项目HuggingfaceSuperTweetEval

此RoBERTa-large模型基于154M推文数据进行训练，并在SuperTweetEval数据集上进行微调，以实现仇恨言论的多类别分类检测。模型能够准确识别多种仇恨类型，包括性别、种族和宗教等，为社交媒体内容管理提供支持。

HuggingfaceHuggingface论文论文
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AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目
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fast-bert是一个深度学习库,用于训练和部署基于BERT和XLNet的文本分类模型。它支持多类和多标签分类,提供数据处理、模型训练、参数调优和部署功能。该库集成了LAMB优化器和学习率查找器,旨在简化最新自然语言处理技术的应用过程。fast-bert适用于各类文本分类任务,能够帮助开发者快速构建高性能模型。
text_classifier_tf2 - 多模型文本分类框架 支持TextCNN、BERT等
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该开源项目提供基于TensorFlow 2的多模型文本分类框架。支持TextCNN、TextRNN、BERT等模型，集成词向量增强、对抗训练、对比学习等功能。框架适用于二分类和多分类任务，提供灵活配置选项。项目还包含交互式预测和批量测试工具，便于分析模型性能和错误案例。
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DeBERTa是一个改进BERT和RoBERTa模型的开源项目，通过解耦注意力和增强掩码解码器实现性能提升。该模型在SQuAD和MNLI等自然语言理解任务中表现优异，展现出在问答和推理方面的卓越能力。DeBERTa使用80GB训练数据，在多数NLU任务中超越了BERT和RoBERTa的表现。
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DeepMoji是一个情感分析模型，基于12亿推文数据训练，可通过迁移学习在多种情感任务中表现出色。项目包含代码示例和预训练模型，兼容Python 2.7和Keras框架，适用于情感预测和文本编码。还提供了PyTorch实现，用户可使用不同模块进行数据处理、模型微调和测试。
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xlm-roberta-large-ner-spanish - 基于XLM-Roberta-large的高性能西班牙语命名实体识别模型
CoNLL-2002GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa命名实体识别开源项目模型自然语言处理西班牙语
xlm-roberta-large-ner-spanish是一个基于XLM-Roberta-large模型微调的西班牙语命名实体识别(NER)模型。该模型在CoNLL-2002数据集的西班牙语部分上训练，在测试集上实现了89.17的F1分数，展现出优秀的性能。此模型能够有效识别文本中的人名、地名、组织机构等命名实体，为西班牙语自然语言处理任务提供了有力工具。
deid_roberta_i2b2 - RoBERTa模型用于医疗记录去标识化
GithubHIPAAHuggingfaceI2B2RoBERTa医疗记录去标识化开源项目模型自然语言处理
这是一个基于RoBERTa的序列标注模型，专门用于医疗记录去标识化。模型能识别11种受保护健康信息类型，采用BILOU标记方案。在I2B2 2014数据集上训练后，可自动从医疗记录中移除敏感信息。项目提供了使用说明、数据格式要求和示例代码，便于快速应用。
bert-base-uncased - BERT基础版无大小写区分的预训练英语语言模型
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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。
mxbai-embed-large-v1 - 多语言NLP嵌入模型在MTEB基准测试中展现卓越性能
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