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roberta-spam

RoBERTa垃圾短信检测系统提升组织安全防护能力

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。

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。
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。
roberta_toxicity_classifier - RoBERTa模型提供准确的有害评论分类功能
GithubHuggingfaceJigsawRoBERTa平行语料库开源项目有毒评论分类模型自然语言处理
本项目基于RoBERTa开发了一个有害评论分类模型。该模型在约200万条Jigsaw数据集样本上进行微调,测试集表现优异,AUC-ROC达0.98,F1分数为0.76。模型易于集成到Python项目中,可用于文本有害内容检测。项目提供使用说明和引用信息,便于研究人员和开发者在此领域深入探索。
password-model - 基于RoBERTa的密码误报过滤分类模型
Credential DiggerGithubHuggingfaceRoBERTa代码安全密码检测开源项目机器学习模型
这个基于RoBERTa的文本分类模型为Credential Digger工具提供密码扫描误报过滤功能。该模型由SAP OSS在泄漏检测数据集上完成微调,能有效识别和过滤代码扫描中的误报密码,提升了代码安全分析的准确度。集成在Credential Digger中的这个模型简化了开发者的安全审查工作流程。
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。
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。
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。
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。
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-large-openai-detector - RoBERTa大型模型微调的GPT-2文本检测工具
GPT-2GithubHuggingfaceRoBERTa人工智能开源项目文本检测模型语言模型
RoBERTa大型模型微调的GPT-2文本检测器是OpenAI开发的开源工具,专门用于识别GPT-2模型生成的文本。该模型对1.5B参数GPT-2生成的内容有约95%的检测准确率。它支持合成文本生成研究,但也可能被滥用于逃避检测。使用时应注意模型局限性,并与其他方法结合以提高检测效果。
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