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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。

tweets-gender-classifier-distilbert - 基于DistilBERT的推文作者性别分类模型
BERTGithubHuggingface开源项目性别分类机器学习模型自然语言处理谷歌
这是一个基于DistilBERT模型的推文性别分类方案,通过分析推文内容预测作者性别。项目以google-bert/bert-base-uncased为基础模型,使用准确率和F1分数作为评估指标。该开源项目遵循apache-2.0许可证,可应用于社交媒体用户分析、市场研究、受众画像等场景。
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。
twitter-roberta-base-offensive - 基于roBERTa的推特攻击性语言识别模型
GithubHuggingfaceroBERTa开源项目情感分析推特数据文本分类模型自然语言处理
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。
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。
robust-sentiment-analysis - 使用distilBERT的情感分析模型,实现对社交媒体和客户反馈的精确分析
GithubHuggingfacedistilBERT合成数据客户反馈开源项目情感分析模型社交媒体分析
模型基于distilBERT结构并利用合成数据训练,可精确解析社交媒体、客户反馈和产品评价的情感变化。适用于品牌监测、市场研究和客户服务优化,支持五个情感分类,准确率达95%。帮助企业有效识别用户情绪动向。
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。
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。
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。
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。
distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english - 基于SST-2数据集微调的DistilBERT情感分析模型达到91.3%分类准确率
DistilBERTGithubHuggingfaceSST-2开源项目文本分类机器学习模型模型偏见
这是一个在SST-2数据集上微调的DistilBERT情感分析模型,通过优化学习参数实现91.3%的分类准确率。模型支持英文文本的情感二分类,但在处理不同国家相关文本时存在潜在偏见。作为一个轻量级BERT变体,该模型在保持性能的同时显著降低了计算资源需求。
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