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beto-contextualized-hate-speech

BETO基于情境的西班牙语仇恨言论多标签分类模型

这个基于BETO的模型为西班牙语仇恨言论检测提供了创新解决方案。它不仅能识别针对8个不同群体的仇恨言论,还能检测暴力煽动。通过综合分析评论内容和背景信息,模型实现了更准确的多标签分类。研究人员和内容审核者可以利用此工具,快速获取详细的仇恨言论分析结果,有助于更好地理解和应对在线仇恨言论问题。

robertuito-sentiment-analysis - RoBERTuito西班牙语推文情感分析开源模型
GithubHuggingfaceRoBERTuitopysentimiento开源项目情感分析推特模型西班牙语
robertuito-sentiment-analysis是一个开源的西班牙语推文情感分析模型。基于RoBERTuito预训练模型,使用TASS 2020语料库训练,支持积极、消极和中性三类情感标签。该模型通过pysentimiento库易于使用,在多项NLP任务中表现优异,并具有一定的跨语言能力。项目提供了详细的使用说明和性能评估结果,适用于研究和应用开发。
HarmBench-Llama-2-13b-cls - 文本行为分类与上下文分析的前沿方案
GithubHarmBenchHuggingfaceLLM分类器开源项目性能比较模型行为检测
该项目提供一款先进的文本行为分类工具,专为在HarmBench框架中使用而设计,采用Llama-2-13b模型支持标准和上下文行为识别。此工具不仅在文本中检测行为,还能全面分析其上下文。用户可通过官网获得使用指南和示例。经过与现有指标与分类器的比较,该分类器的性能显著优于大多数竞争对手,尤其在与GPT-4进行的性能对比中表现卓越。HarmBench环保倚赖自动化红队评估和分类技术,为用户提供稳定可靠的文本行为分类方案。
toxic-bert - 基于深度学习的多语言有毒评论检测工具
DetoxifyGithubHuggingface内容审核开源项目机器学习模型毒性评论分类自然语言处理
Detoxify是一个开源的深度学习工具,专门用于识别和分类有毒评论。该项目基于PyTorch Lightning和Transformers框架,提供三个预训练模型,分别针对一般有毒评论、含偏见的有毒评论和多语言有毒评论。Detoxify能够检测威胁、淫秽、侮辱等多种有毒内容,支持英语、法语等7种语言。这个工具易于使用,适合研究人员或内容审核人员使用,但在应用时需要注意潜在的偏见问题。
bcms-bertic - 多语言Transformer模型助力波斯尼亚及周边语言处理
BERTićGithubHuggingface仇恨言论检测变压器语言模型实体识别开源项目模型语义标注
模型通过8亿词训练,优化波斯尼亚、克罗地亚、黑山及塞尔维亚语言处理。在词性标注、命名实体识别等方面表现优于mBERT、cseBERT,且已微调供识别仇恨言论及命名实体。
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。
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。
bert-spanish-cased-finetuned-ner - 西班牙语BERT模型微调用于命名实体识别
BETOGithubHuggingfaceNER开源项目模型精调西班牙语
通过微调,西班牙语BERT cased模型被优化用于命名实体识别任务。使用CONLL Corpora ES数据集,训练数据包含8700条实例,开发数据2200条。在评估集上F1得分为90.17,表现优于其他多语种和TinyBERT模型。采用Huggingface工具包,便于快速应用。
politicalBiasBERT - BERT微调模型实现政治倾向文本自动分类
BERTGithubHuggingface开源项目政治偏见文本分类机器学习模型自然语言处理
politicalBiasBERT是一个基于BERT模型微调的政治倾向分析工具。该模型通过大量政治文本训练,能够自动将输入文本分类为左派、中立或右派。研究人员和开发者可使用简单的Python代码调用此模型,快速分析文本的政治倾向。这一工具为政治文本分析和舆情研究提供了有力支持。
bert-base-multilingual-uncased-sentiment - BERT多语言产品评论情感预测模型
GithubHuggingfacebert-base-multilingual-uncased产品评论准确率多语言模型开源项目情感分析模型
bert-base-multilingual-uncased-sentiment是一个基于BERT的多语言情感分析模型,支持英、荷、德、法、西、意六种语言的产品评论分析。模型通过1至5星评级预测评论情感,在大规模多语言产品评论数据集上训练。测试结果显示,模型在各语言上均达到较高的准确率,特别是在'差一星'的宽松评估标准下,准确率普遍超过93%。该模型可直接应用于目标语言的产品评论情感分析,也可作为相关任务的预训练模型进行进一步微调。
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。
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