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AI Collection展现丰富的生成型应用平台，覆盖内容生成、语音互动到视觉处理。借助前沿AI技术，用户可轻松制作和分享视频、音频及文本，极大提高工作效率与创新力。具体来说，视觉处理功能可以帮助用户提升设计效率、降低成本，而内容生成和分享功能则具有独特优势，让用户在短时间内创造高质量的多媒体内容。

本项目提供了一种经过2022年12月底前154M条推文训练的RoBERTa-large模型，主要用于推文数据的理解和解析。它通过Twitter Academic API获取并过滤推文，实现了高级文本预处理、掩码语言模型和特征提取的应用示例。用户可借助标准Transformers接口进行推文分析及嵌入提取，同时适用于对比在不同时间段训练的模型的预测结果和困惑度得分，为研究人员提供更深入分析推特时间序列数据的工具。

此RoBERTa-large模型基于154M推文数据进行训练，并在SuperTweetEval数据集上进行微调，以实现仇恨言论的多类别分类检测。模型能够准确识别多种仇恨类型，包括性别、种族和宗教等，为社交媒体内容管理提供支持。