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roberta-base-finetuned-abbr

RoBERTa微调模型实现高精度缩写检测

这是一个基于roberta-base在PLOD-filtered数据集上微调的模型,专门用于缩写检测。模型在评估中表现优异,精确率0.9645,召回率0.9583,F1值0.9614。采用掩码语言建模预训练,学习双向语言表示,适用于序列标注特别是缩写检测任务,为NLP应用提供有力支持。

roberta-base-finetuned-dianping-chinese - 中文RoBERTa模型用于多领域文本情感和主题分类
GithubHuggingfaceRoBERTaTencentPretrainUER-py开源项目文本分类模型模型微调
该项目包含利用UER-py和TencentPretrain微调的中文RoBERTa-Base模型,用于用户评论和新闻数据的情感及主题分类。模型可通过HuggingFace获取,适用于多种文本分类任务,具备高度的分类精准度。
roberta-base - 基于大规模韩语数据集的RoBERTa预训练语言模型
GithubHuggingfaceKLUERoBERTa开源项目机器学习模型自然语言处理韩语模型
RoBERTa-base是KLUE(Korean Language Understanding Evaluation)项目开发的韩语预训练模型,基于BertTokenizer分词器构建,支持transformers库直接调用。作为韩语语言理解评估框架的基础模型,主要应用于韩语自然语言处理任务和相关研究工作。
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。
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。
xlm-roberta-large-wnut2017 - XLM-RoBERTa模型在多语言命名实体识别中的应用
GithubHuggingfaceNERTransformerXLM-RoBERTa开源项目模型模型微调自然语言处理
xlm-roberta-large-wnut2017是一个微调用于多语言命名实体识别的XLM-RoBERTa模型,具备多语言处理能力。使用者可以轻松地调用该模型以增强语言信息提取的效率。详情请参考TNER官方库。
twitter-roberta-base-emotion - 基于RoBERTa的推特情绪识别与分析模型
GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目情感识别推特数据分析模型深度学习自然语言处理
twitter-roberta-base-emotion是一个基于RoBERTa架构的情绪识别模型,经过5800万条推特数据训练。模型可识别喜悦、乐观、愤怒和悲伤等情绪类型,并通过TweetEval基准进行了微调。支持Python接口调用,适用于文本情感分析任务。
roberta-spam - RoBERTa垃圾短信检测系统提升组织安全防护能力
GithubHuggingfaceRoBERTa垃圾信息检测开源项目数据集文本分类机器学习模型
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。
sentiment-roberta-large-english - RoBERTa微调的通用英文情感分析模型
GithubHuggingfaceRoBERTaSiEBERT开源项目情感分析机器学习模型自然语言处理
sentiment-roberta-large-english是一个基于RoBERTa-large的微调模型,用于英文文本的二元情感分析。该模型在15个不同来源的数据集上进行了训练和评估,提高了对各种文本类型的泛化能力。在新数据上,其表现优于仅在单一类型文本上训练的模型,平均准确率为93.2%。模型可通过Hugging Face pipeline快速部署,也可作为进一步微调的基础。
xlm-roberta-base - XLM-RoBERTa预训练模型支持多语言,优化跨语言任务表现
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa下游任务多语言开源项目模型特征提取蒙版语言模型
XLM-RoBERTa是多语言RoBERTa模型,基于2.5TB的CommonCrawl数据进行预训练,涵盖100种语言。模型通过掩蔽语言目标实现自监督学习,从而掌握多语言的双向表示。在序列分类和问答等下游任务中具有优异表现。该模型主要用于微调以适应具体任务,尤其适合分析整句子以做出决策的场景。可用于掩蔽语言建模,或借助微调版本实现特定应用。
roberta-base-suicide-prediction-phr - RoBERTa自然语言处理模型实现文本自杀倾向识别
GithubHuggingfaceroberta-base开源项目文本分类模型深度学习自杀倾向预测模型
该模型通过对Reddit社交平台的文本数据进行分析训练,利用RoBERTa自然语言处理技术识别文本中的自杀倾向。测试结果显示模型具有96.5%的准确率、96.6%的召回率和96.4%的精确率。项目采用严格的文本清洗和预处理流程,可应用于心理健康监测领域的自动化分析。
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