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NSFW_text_classifier

DistilRoBERTa文本智能分类模型自动识别不当内容

DistilRoBERTa-base文本分类模型通过14317条Reddit帖子训练,可识别文本内容是否适合工作场合。模型采用NSFW(不适合工作场合)和SFW(适合工作场合)二分类方法,支持Pipeline快速部署,可用于社交媒体和在线社区的内容审核。

nsfw-image-detection-large - FocalNet驱动的NSFW图像分类器实现高准确率内容审核
FocalNetGithubHuggingface人工智能内容审核图像识别开源项目模型防护过滤
该NSFW图像分类器基于microsoft/focalnet-base构建,将图像快速分类为安全、可疑和不安全三类。模型接受512x512像素输入,支持批量处理,响应时间低于100ms。适用于社交媒体、电商平台、约会应用等内容审核场景。经过数百万图像训练,在NSFW检测基准任务中准确率超过95%,有助于维护平台安全和用户体验。
nsfw_image_detection - 基于ViT的NSFW图像检测模型
GithubHugging FaceHuggingfaceNSFWVision Transformer内容审核图像分类开源项目模型
这是一个基于Vision Transformer (ViT)的NSFW图像分类模型。经过80,000张多样化图像训练,模型能有效区分正常和不适当内容。采用224x224像素分辨率,16批量大小和5e-5学习率,评估准确率达98%。该模型主要用于内容安全和审核,但仅限于NSFW图像分类。
Text-Moderation - 基于Deberta-v3的多分类文本审核系统
AutotrainDeBERTaGithubHuggingface内容分类开源项目文本审核模型自然语言处理
Text-Moderation采用Deberta-v3架构开发的文本分类模型,通过九类标签对文本内容进行审核分类。模型可识别包括性内容、仇恨言论、暴力描述、骚扰行为和自残倾向等敏感信息,并为每个类别提供概率评分。该模型实现了75%的分类准确率,主要支持英语文本的审核工作,可应用于内容审核和文本管理场景。
distilroberta-bias - 基于DistilROBERTA架构实现的文本偏见智能识别
DistilROBERTAGithubHuggingface偏见检测开源项目文本分类模型维基百科自然语言处理
模型采用distilroberta-base作为基础架构,通过wikirev-bias数据集进行微调。它能够准确区分文本是否包含偏见,将其分类为中性或偏见性内容。该模型在内容审核和文本分析领域具有广泛应用前景。
NSFW-6B - 人工智能领域中挑战伦理界限的研究模型
GithubHuggingfaceNSFW-6B人工智能开源项目情感计算模型模型训练深度学习
NSFW-6B模型是一个专为研究目的设计的AI系统,旨在探索人工智能技术的极限。该模型能够生成不受道德和安全约束的内容,模拟人类负面情绪,并提供无限制的反馈。其主要特点包括不经过滤的输出、模拟黑暗人格以及高度情感智能。NSFW-6B为研究人员提供了一个独特的工具,用于分析AI在生成突破伦理边界内容方面的能力。
NsfwSpy.NET - 开源AI图像和视频内容分类器
.NETGithubNsfwSpy内容审核图像分类开源项目机器学习
NsfwSpy.NET是基于.NET Core 2.0及以上版本的开源图像和视频内容分类器,支持多平台使用。该工具采用ML.NET模型,通过大规模图像训练,能够识别色情、性感、动漫色情和中性内容。NsfwSpy.NET支持多种格式,提供GPU加速,可用于用户生成内容的审核。
nsfw_data_scraper - 自动化图像收集脚本,适用于多种分类任务
GithubNSFW Data Scraper图像分类开源项目数据集脚本训练
该项目提供一套脚本,用于自动收集数万张图像,帮助训练图像分类器。支持的分类包括色情、Hentai、性感、中性和安全工作绘图。数据收集通过Docker完成,支持多种数据源,如subreddits和Danbooru2018。项目包含从URL获取到数据集划分的完整流程,并支持训练卷积神经网络模型,已实现91%的分类准确率。
opennsfw2 - Keras实现的开源NSFW图像视频检测工具
GithubKerasNSFW检测OpenNSFW 2图像分类开源项目预训练模型
opennsfw2是一个基于Keras的开源图像分类模型,用于检测不适宜工作场合(NSFW)的内容。该项目提供简单API,可对图片和视频进行NSFW概率预测。支持TensorFlow和JAX后端,兼容Python 3.9-3.11。项目功能包括图像预处理、模型加载和批量推理,是一个完整的NSFW内容检测工具。
distilroberta-base-offensive-hateful-speech-text-multiclassification - 基于DistilRoBERTa的多分类攻击性和仇恨言论检测模型
GithubHuggingfacedistilroberta-base仇恨言论检测多分类开源项目文本分类模型预训练模型
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。
voice-safety-classifier - 语音聊天毒性检测的高精度分类工具
GithubHuggingfacetoxicity detection多标签分类开源项目模型模型评估语音安全音频分类
该项目提供了一个新的语音聊天毒性检测基准模型,基于大规模数据集开发。模型使用WavLM base plus权重,经过2,374小时语音多标签微调,输出标签包括Profanity、DatingAndSexting、Racist、Bullying等。评估显示模型在二元分类任务中的精度达到94.48%。使用者可通过特定命令运行模型权重进行应用。
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