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suicidality

ELECTRA架构自杀倾向检测模型实现高精度文本分类

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。

bert-toxic-comment-classification - BERT模型在毒性评论分类中的应用与实现
BERTGithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型模型训练毒性评论分类
该项目基于BERT模型,通过fine-tuning实现毒性评论的智能分类。模型在1500行测试数据上达到0.95 AUC,采用Kaggle竞赛数据集训练。项目提供简洁的Python接口,便于开发者快速集成文本毒性检测功能。适用于构建在线社区、内容平台的评论审核系统。
L3-Umbral-Mind-RP-v3.0-8B - 专为重度主题角色扮演优化的开源AI语言模型
GithubHuggingfaceLlama-3合并模型开源项目心理健康模型角色扮演语言模型
L3-Umbral-Mind-RP-v3.0-8B是一个开源AI语言模型,专门针对重度主题角色扮演进行优化。该模型能更准确地模拟涉及心理疾病、自残、创伤和自杀等敏感话题的对话情境,避免过于乐观或轻描淡写的表述。通过合并多个预训练模型,这个8B参数的模型特别适合救赎/反向救赎类型的角色扮演场景。为获得最佳效果,建议使用星号或引号的RP格式。
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。
ECG-Heartbeat-Classification-seq2seq-model - 序列到序列深度学习模型实现心电图心跳分类与心律失常检测
ECG心跳分类GithubMIT-BIH数据库序列到序列模型开源项目心律失常检测深度学习
项目利用序列到序列深度学习方法进行心电图心跳分类和心律失常检测,涵盖患者间和患者内两种情况。采用MIT-BIH心律失常数据库评估,提供预处理数据集和训练脚本。模型在分类任务中表现出色,为心脏病学研究提供新方法。代码开源,仅供学术和非商业使用。
dehatebert-mono-english - 高效检测英文仇恨言论的英语深度学习模型
GithubHuggingfacehatespeech单语多语言开源项目模型深度学习英文
该模型专注于检测英文仇恨言论,使用单语言数据训练,并在多语言BERT模型上进行微调。它的最佳验证得分为0.726030,采用了2e-5的学习率。训练代码可在GitHub上查阅。该项目由Aluru、Mathew、Saha和Mukherjee共同开发,相关论文已在ECML-PKDD 2020大会上发表,探讨了跨语言仇恨言论检测的深度学习方法。
stable-diffusion-safety-checker - 基于CLIP模型的图像安全检查工具
CLIP模型GithubHuggingface内容审核图像识别安全检查器开源项目机器学习模型
stable-diffusion-safety-checker是一个开源的图像内容审核工具。该项目利用CLIP模型技术,专注于识别和过滤不适宜内容。它不仅可用于研究计算机视觉模型的性能,还能揭示潜在的偏见问题。尽管在某些分类任务中表现优异,但仍存在局限性。推荐将其应用于学术研究,使用时需谨慎评估相关风险。
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。
Bio_Discharge_Summary_BERT - 改进电子健康记录分析的Bio_Discharge_Summary_BERT模型
ClinicalBERTGithubHuggingfaceMIMIC III开源项目机器学习模型电子健康记录自然语言处理
Bio_Discharge_Summary_BERT模型基于BioBERT进行初始化,专注于分析MIMIC III数据库的出院小结文本。经过专业的数据预处理和基于Google BERT的训练,该模型在医疗文本处理任务中展现出优异表现,可以通过transformers库加载,用于医疗研究和实际应用。
t5-base-finetuned-emotion - 基于T5模型的情感识别技术
GithubHuggingfaceT5下游任务传输学习开源项目情感数据集情感识别模型
这个项目展示了T5模型在情感识别中的应用,通过一个高质量的情感数据集进行分类。经过精细调优,T5模型能够识别六种情感:悲伤、快乐、爱、愤怒、恐惧和惊讶,精确度和召回率都非常优秀。该模型可用于情感分析任务,准确率高达93%,展现了自然语言处理领域的先进技术。
KR-ELECTRA-generator - 韩语预训练模型专注提升非正式文本处理能力
GithubHuggingfaceKR-ELECTRA开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理韩语模型
KR-ELECTRA是首尔国立大学开发的韩语ELECTRA模型,专注提升非正式文本处理能力。该模型使用34GB平衡的书面和口语韩语数据预训练,采用30,000个基于形态素的词汇。KR-ELECTRA在多项韩语NLP任务中表现卓越,尤其在非正式文本相关任务上效果显著。模型支持TensorFlow和PyTorch框架,为韩语自然语言处理研究提供了有力工具。
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