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rubert-tiny-toxicity

不当和有害内容分类模型

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。

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。
twitter-roberta-large-hate-latest - 增强的多类别仇恨言论检测模型
GithubHuggingfaceRoBERTaSuperTweetEval仇恨言论检测开源项目推特文本分类模型
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。
bert-tiny-finetuned-sms-spam-detection - BERT-Tiny模型实现高精度SMS垃圾信息检测
BERTGithubHuggingface垃圾短信检测开源项目数据集文本分类模型自然语言处理
该项目基于BERT-Tiny模型,针对SMS垃圾信息检测任务进行了微调。模型在验证集上实现了98%的准确率,展现了优秀的性能。作为一个轻量级解决方案,它特别适用于资源受限的环境,如移动设备上的实时垃圾短信过滤。
twitter-spam-classifier - 基于特斯拉推文的AutoTrain Twitter内容过滤模型
AutoTrainGithubHuggingfaceTesla垃圾推文过滤开源项目文本分类模型模型评估指标
该项目是一个利用AutoTrain训练的文本分类模型,旨在过滤Twitter上与特斯拉相关的不当内容。模型能识别包含恶意攻击、不当语言和极端政治观点的推文。在验证测试中,模型表现优异,F1值为0.81,准确率达78.3%。这为社交媒体内容管理提供了一个有效的自动化解决方案。
MiniLM-L12-H384-uncased_Nvidia-Aegis-AI-Safety - 基于MiniLM的多标签文本分类模型实现AI内容安全检测
AI安全GithubHuggingfaceMiniLM开源项目文本分类模型深度学习自然语言处理
本模型基于MiniLM-L12-H384-uncased在Nvidia Aegis AI安全数据集上微调,可识别14类有害内容。在测试集上达到95.15%的准确率和66.83%的精确度。模型能够检测包括受管制物质、犯罪计划、欺诈、非法武器等多种有害内容,为AI系统的内容安全审核提供支持。
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。
tiny-bert-sst2-distilled - 轻量级BERT文本情感分类模型
BERTGithubHuggingface开源项目数据集微调文本分类机器学习模型模型训练
tiny-bert-sst2-distilled模型通过对BERT基础版本进行蒸馏优化,专注于文本情感分类任务。该模型在SST-2评估集上达到83.26%的准确率,保持了不错的性能表现。模型架构采用2层transformer结构,隐藏层维度为128,具有轻量化特点,适合在计算资源有限的环境中部署使用。
cross-encoder-russian-msmarco - 高效的俄文跨编码器模型用于信息检索
DeepPavlov/rubert-base-casedDiTy/cross-encoder-russian-msmarcoGithubHuggingface信息检索句子嵌入开源项目文本分类模型
此开源模型基于DeepPavlov/rubert-base-cased,并经过MS-MARCO数据集优化,专用于俄语信息检索,支持高效的查询和段落相关性排序。通过安装sentence-transformers可直接使用,也可通过HuggingFace Transformers扩展文本分类功能,适合需处理俄语复杂文本的用户。
distilrubert-base-cased-conversational - 经过蒸馏的俄语对话模型 提升速度减少参数
DistilRuBERTGithubHuggingface俄语模型开源项目模型模型压缩知识蒸馏自然语言处理
distilrubert-base-cased-conversational是一个经过知识蒸馏的俄语对话模型,基于RuBERT开发。该模型在保持性能的同时,将参数量减少24%,显著提升了推理速度。它在多种俄语对话数据集上训练,适用于广泛的对话场景。与原始RuBERT相比,该模型在CPU和GPU上均实现了更快的处理速度,为需要高效俄语对话处理的应用提供了优秀选择。
roberta-hate-speech-dynabench-r4-target - 动态数据集驱动的在线仇恨检测模型
GithubHuggingfaceLFTWR4 Target动态生成数据集在线仇恨检测开源项目模型深度学习
roberta-hate-speech-dynabench-r4-target是一个基于动态生成数据集的在线仇恨检测模型。该模型源自'Learning from the Worst'研究,旨在通过创新的数据生成方法提高AI系统识别网络仇恨言论的准确性。作为R4 Target系列的一部分,这个模型代表了在线内容审核技术的最新进展,为构建更安全的互联网环境提供了有力工具。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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