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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。

german-sentiment-bert - 基于BERT架构的德语情感分析模型
BERTGithubHuggingfacePython开源项目德语情感分类机器学习模型自然语言处理
该项目开发了一个基于BERT架构的德语情感分类模型。模型在184万个德语样本上训练,数据来源包括社交媒体和各类评论。提供Python包便于使用,支持情感预测和概率输出。在多个数据集上表现优异,最高F1分数达0.9967。可应用于对话系统等德语情感分析场景。
distilbert-base-multilingual-cased-sentiments-student - 基于DistilBERT的多语言情感分析模型
DistilBERTGithubHuggingface多语言模型开源项目情感分析文本分类模型零样本蒸馏
这是一个基于DistilBERT的多语言情感分析模型,通过零样本分类管道在多语言情感数据集上进行蒸馏。模型支持英语、阿拉伯语、德语等多种语言,可用于情感分类任务。采用零样本蒸馏技术,在保持较高准确率的同时,有效降低了模型规模。该模型为多语言情感分析提供了一个高效且灵活的解决方案。
robust-swedish-sentiment-multiclass - 瑞典多标签情感分类器促进文本分析
GithubHuggingfaceKBLabMegatron-BERT-large-165K多标签开源项目情感分类器模型瑞典语
该项目提供了一种经过精细调整的多标签情感分类器,基于Megatron-BERT-large-165K模型开发,对75K瑞典文本进行训练。此模型支持多种语言环境的文本分析任务,详情请参考KBLab博客。
suicidality - ELECTRA架构自杀倾向检测模型实现高精度文本分类
ELECTRAGithubHuggingfaceNLP开源项目文本分类机器学习模型自杀倾向检测
该项目基于ELECTRA架构开发了自杀倾向检测AI模型,通过多样化数据集微调实现高精度文本分类。模型可区分自杀倾向和非自杀倾向文本,验证数据集性能优异。项目提供简便使用方法,强调处理敏感话题的伦理考量,并欢迎社区贡献以持续改进性能和确保负责任部署。
GritLM-7B - 开源大语言模型在文本生成和分类任务中展现突出表现
GithubGritLM-7BHuggingfaceMTEB开源项目机器学习模型模型评估自然语言处理
GritLM-7B在文本分类、检索和聚类等多项任务中表现优秀。实测数据显示,模型在AmazonPolarity分类任务达到96.52%准确率,Banking77分类达到88.47%准确率。此外,模型还集成了文本相似度计算、排序和聚类分析等功能,可应用于多样化的自然语言处理场景。
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。
Meta-Llama-Guard-2-8B - 基于Llama 3的先进内容安全模型
GithubHuggingfaceMeta Llama 3使用政策开源项目机器学习模型知识产权责任限制
该模型基于Llama 3开发,旨在有效分类和识别输入和输出中的不安全内容。通过风险分析和可信赖的分数,为内容合规和安全提供支持。适用于识别包括暴力、非暴力和性相关犯罪在内的11种风险类别,改善LLM用户的安全使用体验。
AraBert-Arabic-Sentiment-Analysis - 基于AraBERT的阿拉伯语情感分析模型实现80%分类准确率
AraBERTGithubHuggingface开源项目情感分析机器学习模型自然语言处理阿拉伯语情感分析
基于AraBERT预训练模型微调的阿拉伯语情感分析模型,在评估数据集上实现了80.03%的准确率和65.43%的宏F1分数。模型采用Adam优化器和线性学习率调度器,使用16的训练批次大小,经过2轮训练得到。基于Transformers框架开发,专注于阿拉伯语文本的情感分类任务。
bert-base-cased-Korean-sentiment - bert-base-cased韩语情感分析模型
GithubHuggingfaceWhitePeakbert-base-multilingual-cased客户评论开源项目情感分析模型韩语
此情感分析模型基于bert-base-multilingual-cased进行优化,专为韩语购物评论设计,准确率超过92%,用于情感分类。
NADI2024-baseline - 多标签阿拉伯方言识别模型,提高文本分类的准确性
GithubHuggingfaceMarBERTv2NADI-2024-baseline多标签分类开源项目机器翻译模型阿拉伯方言识别
该项目提供了一个基于BERT模型的多标签阿拉伯方言识别工具,通过微调多个数据集实现国家级方言识别。模型使用MarBERTv2作为基础,能够实现多标签预测,提高文本中多个方言的识别精度,为阿拉伯语自然语言处理提供良好的基础和测试平台,涵盖18个国家的方言。
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