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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。

llama3-8B-usenet-merged - 高效NLP模型潜力与使用指南
GithubHuggingfacetransformers偏见开源项目模型语言处理限制
探讨使用transformers库的NLP模型,通过环境影响分析及初学者指南,了解其应用潜力及可能的偏见与限制。
twitter-xlm-roberta-base-sentiment-multilingual - XLM-RoBERTa模型在多语言推特情感分析中的应用
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTasentiment analysistweetnlp多语言开源项目文本分类模型
本项目是基于cardiffnlp/twitter-xlm-roberta-base模型针对多语言推特情感分析进行的微调。模型在cardiffnlp/tweet_sentiment_multilingual数据集上训练,通过tweetnlp库实现。测试结果显示,模型在F1分数和准确率方面均达到约69%的性能。研究人员和开发者可使用简单的Python代码调用此模型,为多语言社交媒体内容分析提供了实用的解决方案。
bert-base-uncased-yelp-polarity - BERT模型基于Yelp评论数据集实现高准确率情感分析
GithubHuggingfaceTextAttackbert-base-uncased序列分类开源项目模型模型微调自然语言处理
该项目基于bert-base-uncased模型,利用TextAttack框架和yelp_polarity数据集进行微调,构建了一个文本情感分类器。经过5轮训练,模型在评估集上达到96.99%的准确率。支持最大256的序列长度,专门用于Yelp评论的情感分析。模型采用16的批次大小和5e-05的学习率,展现出优秀的性能表现。
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。
russian_toxicity_classifier - 基于BERT的俄语有毒评论识别模型
BERTGithubHuggingface俄语开源项目文本分类模型毒性评论检测自然语言处理
russian_toxicity_classifier是一个基于BERT的俄语有毒评论分类模型,通过微调Conversational RuBERT训练而成。该模型使用2ch.hk和ok.ru的合并数据集,在测试集上实现97%的准确率。它可轻松集成到Python项目中,用于识别和分类俄语文本的毒性。这一开源工具为研究人员和开发者提供了有效应对在线交流中有毒内容的解决方案。
bert-base-uncased-emotion - 情感数据集的高效文本分类模型
F1分数GithubHuggingfacebert-base-uncased-emotion准确率开源项目情感分析文本分类模型
bert-base-uncased模型针对情感数据集的微调结果显示,其在准确率和F1分数分别达到94.05%和94.06%。借助PyTorch和HuggingFace平台,该模型实现高效的情感文本分类,适用于社交媒体内容分析,特别是在Twitter环境中,为数据科学家和开发人员提供情感解析的精确工具。
SecureBERT_Plus - 网络安全领域的增强版语言模型
GithubHuggingfaceSecureBERT+开源项目数据集机器学习模型网络安全语言模型
该模型在网络安全数据上进行训练,提升了9%的MLM性能,使用8xA100 GPU进行大规模训练,目前已上传至Huggingface平台,供用户访问和使用。
sentiment-hts5-xlm-roberta-hungarian - 使用XLM-RoBERTa进行匈牙利语推文情感分类
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa匈牙利语开源项目情感分析文本分类模型
此情感分析模型基于XLM-RoBERTa,对匈牙利推文进行五种情感状态的分类。模型经过HTS数据集微调,支持分析最长128字符的推文。了解更多技术细节和使用实例,可访问GitHub或在线演示网站。
twitter-xlm-roberta-base-sentiment-finetunned - XLM-RoBERTa微调的多语言Twitter情感分析模型
GithubHuggingfaceXLM-Roberta多语言模型开源项目情感分类文本分类模型模型微调
该模型是Citizen Lab团队基于XLM-RoBERTa架构微调的多语言Twitter情感分类器。支持英语、荷兰语、法语等10种语言,可准确识别文本的正面、负面和中性情感。模型在F1分数和准确率方面表现出色,使用简单,适用于多种社交媒体情感分析场景。
bertin-roberta-base-spanish - 创新抽样技术实现高效西班牙语模型训练
BERTINGithubHuggingfaceRoBERTa开源项目机器学习模型自然语言处理西班牙语
BERTIN项目采用创新的抽样技术从mC4数据集中提取高质量西班牙语语料,实现了以更少的步骤和数据量训练RoBERTa模型。该方法不仅提高了训练效率,还使模型在某些任务上超越了现有的最先进水平,为小团队在有限资源下开发大型语言模型提供了新思路。
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