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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。

distilroberta-finetuned-financial-news-sentiment-analysis - DistilRoBERTa模型实现高精度金融新闻情感分析
DistilRobertaGithubHuggingface开源项目机器学习模型自然语言处理金融情感分析金融新闻
这是一个基于distilroberta-base微调的金融新闻情感分析模型。它在金融短语库数据集上训练,达到98.23%的准确率。模型结构包含6层、768维和12个注意力头,共8200万参数,运行速度是RoBERTa-base的两倍。该模型能够有效分析金融新闻的情感倾向,为金融分析和决策提供参考。
deberta-v3-base-zeroshot-v1.1-all-33 - DeBERTa-v3通用零样本分类模型支持387种文本分类场景
DeBERTa-v3GithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型自然语言推理零样本分类
DeBERTa-v3基础模型通过自然语言推理技术实现通用文本分类。经过387个分类任务训练后,可直接应用于情感分析、主题识别、内容审核等场景,平均准确率84%。采用pipeline接口,无需针对新任务重新训练即可使用。
SecureBERT - 网络安全专用的语言模型,提升文本分析和信息处理能力
GithubHuggingfaceSecureBERT开源项目文本分类模型网络安全语言模型问答
SecureBERT基于RoBERTa构建,是专用于处理网络安全文本的领域特定语言模型。经过海量的网络安全文本训练,它表现出在文本分类、命名实体识别等任务中的卓越性能,并在填空预测上优于模型如RoBERTa和SciBERT,保持对通用英语的良好理解。SecureBERT已在Huggingface平台上线,可作为下游任务的基础模型,以实现更精准的文本分析和处理。
jailbreak-classifier - 提示分类工具,增强系统安全与内容审核
GithubHuggingfaceJailbreak Classifier安全开源项目文本分类机器学习模型规范化
项目基于BERT模型微调,专用于识别破解与无害提示信息。利用jailbreak-classification数据集进行训练,可应用于安全和内容审核场景,提升系统安全性与审核能力,是一个多平台适用的解决方案。
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。
bias_identificaiton45 - 基于RoBERTa的10类偏见识别模型
GithubHuggingfacePriyaPatel/Bias_identificationRoBERTa偏见识别开源项目文本分类机器学习模型
该偏见识别模型基于RoBERTa架构,通过微调实现对10种偏见类型的分类。涵盖范围包括种族、性别、年龄等多个维度,在测试集上准确率达98.32%。模型可应用于自然语言处理研究,特别是偏见分析领域。支持通过Hugging Face transformers库快速部署使用。
regardv3 - BERT模型用于分析语言中人口群体偏见
BERTGithubHuggingface偏见识别开源项目情感分析模型自然语言处理语言分类
该BERT分类器模型专门分析语言中的社会偏见。通过1.7K个偏见语言样本训练,它能测量特定人口群体的语言极性和社会认知。不同于一般情感分析,此模型聚焦识别文本中的人口统计学偏见,为控制性语言生成研究提供关键工具。
private-detector - 开源的不雅图像识别器
BumbleEfficientnet-v2GithubPrivate Detector开源模型开源项目识别淫秽图片
Private Detector™是一个由Bumble推出的开源图像分类器,能够识别不雅图像。基于Efficientnet-v2模型并使用内部数据集进行训练,用户可以下载预训练模型并进行微调。项目提供详细的推理示例和训练指南,帮助开发者通过Python脚本轻松配置和使用。Private Detector™旨在提升互联网安全性,特别为保护女性免受不雅图像困扰。
granite-guardian-hap-38m - IBM开源轻量级文本毒性检测模型实现大语言模型安全防护
GithubHuggingfaceRoBERTa内容审核开源项目性能优化文本检测模型模型分类
Granite-Guardian-HAP-38m是一个用于检测英文文本有害内容的轻量级二分类模型。通过4层神经网络架构设计,模型参数量仅为3800万,较RoBERTa模型显著缩减规模。该模型支持CPU部署运行,具备低延迟推理能力,适用于大语言模型的安全防护以及批量文本处理场景。实测显示,模型在维持分类准确率的同时达到了理想的性能指标。
twitter-roberta-base-sentiment-latest - RoBERTa基础的推特情感分析模型 支持英文社交媒体文本
GithubHuggingfaceRoBERTaTweetEvalTwitter开源项目情感分析模型自然语言处理
这是一个基于RoBERTa-base的推特情感分析模型,通过1.24亿条推文训练并针对情感分析任务微调。模型可将英文推文分类为积极、中性或消极,支持Transformers库集成。适用于社交媒体分析和舆情监测等场景,是TweetNLP项目的组成部分,体现了社交媒体自然语言处理的最新进展。
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