#F1-score
txlm-roberta-hindi-sentiment - 印地语情感分析模型：性能与应用场景
数据集F1-scoreGithub模型开源项目HuggingfaceHindi情感分类T-XLM-RoBERTa-Hindi-Sentiment
这款印地语情感分析模型基于公开数据集进行了微调，具备0.89的加权平均宏F1评分，适合在印地语媒体中提取情感信息。模型使用PyTorch模块进行微调，详细教程可在LondonStory的GitHub页面获取。
roberta_toxicity_classifier - 高效的毒性评论分类模型
毒性分类GithubF1-scoreJigsaw开源项目RoBERTaAUC-ROC模型Huggingface
该模型专注于毒性评论的分类，使用来自Jigsaw 2018、2019和2020年的数据集训练，包含约200万个英文例子。通过对RoBERTa模型的精细调校，在测试集上表现出色，AUC-ROC达到0.98，F1评分为0.76，是用于识别毒性内容的有效工具。