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基于RoBERTa的10类偏见识别模型

Huggingface 模型机器学习 PriyaPatel/Bias_identification Github 开源项目偏见识别文本分类 RoBERTa

该偏见识别模型基于RoBERTa架构，通过微调实现对10种偏见类型的分类。涵盖范围包括种族、性别、年龄等多个维度，在测试集上准确率达98.32%。模型可应用于自然语言处理研究，特别是偏见分析领域。支持通过Hugging Face transformers库快速部署使用。

distilroberta-bias - 基于DistilROBERTA架构实现的文本偏见智能识别

DistilROBERTAGithubHuggingface偏见检测开源项目文本分类模型维基百科自然语言处理

模型采用distilroberta-base作为基础架构，通过wikirev-bias数据集进行微调。它能够准确区分文本是否包含偏见，将其分类为中性或偏见性内容。该模型在内容审核和文本分析领域具有广泛应用前景。

politicalBiasBERT - BERT微调模型实现政治倾向文本自动分类

BERTGithubHuggingface开源项目政治偏见文本分类机器学习模型自然语言处理

politicalBiasBERT是一个基于BERT模型微调的政治倾向分析工具。该模型通过大量政治文本训练，能够自动将输入文本分类为左派、中立或右派。研究人员和开发者可使用简单的Python代码调用此模型，快速分析文本的政治倾向。这一工具为政治文本分析和舆情研究提供了有力支持。

regardv3 - BERT模型用于分析语言中人口群体偏见

BERTGithubHuggingface偏见识别开源项目情感分析模型自然语言处理语言分类

该BERT分类器模型专门分析语言中的社会偏见。通过1.7K个偏见语言样本训练，它能测量特定人口群体的语言极性和社会认知。不同于一般情感分析，此模型聚焦识别文本中的人口统计学偏见，为控制性语言生成研究提供关键工具。

twitter-roberta-large-hate-latest - 增强的多类别仇恨言论检测模型

GithubHuggingfaceRoBERTaSuperTweetEval仇恨言论检测开源项目推特文本分类模型

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。

distilroberta-base-offensive-hateful-speech-text-multiclassification - 基于DistilRoBERTa的多分类攻击性和仇恨言论检测模型

GithubHuggingfacedistilroberta-base仇恨言论检测多分类开源项目文本分类模型预训练模型

这是一个基于DistilRoBERTa-base的预训练模型，专门用于多分类攻击性和仇恨言论检测。该模型在原创数据集上进行微调，准确率达到94.50%。项目提供了Hugging Face上的数据集和演示空间，以及GitHub上的训练notebook。这为研究人员和开发者提供了一个高效工具，用于识别和分类在线有害内容。

unbiased-toxic-roberta - RoBERTa模型识别多语言有毒评论并减少偏见

DetoxifyGithubHuggingface开源项目有毒评论分类机器学习模型模型评估自然语言处理

该项目开发了基于RoBERTa的多语言模型,用于检测互联网上的有毒评论。模型在Jigsaw三个挑战数据集上训练,可识别威胁、侮辱和仇恨言论等多种有毒内容。它支持多种语言,易于使用,适用于研究和内容审核。项目还探讨了模型的局限性和伦理问题,努力减少对特定群体的意外偏见。

toxic-comment-model - 使用DistilBERT进行在线毒性评论分类的模型与偏见分析

DistilBERTGithubHuggingface偏差培训数据开源项目模型毒性评论

该模型基于DistilBERT进行精调，专为在线毒性评论分类设计。尽管总体表现出色，但在识别某些身份群体时表现出偏见，如穆斯林和犹太人。通过示例代码能快速应用此模型，其在10000条测试数据中取得94%的准确率，但f1-score为0.59。更多信息及训练代码可在指定GitHub仓库获取。

unbiased-toxic-roberta-onnx - 基于RoBERTa的公平评论审核模型ONNX实现

GithubHuggingfaceRoBERTa内容审核开源项目文本分类有害内容检测模型模型转换

这是一个基于RoBERTa架构的评论审核模型ONNX版本，专注于识别和分类不当言论。模型支持多维度评估，包括攻击性、不当行为、语言暴力等标签分类。通过Optimum库优化，便于系统集成，同时提供完整文档支持和活跃的开发者社区。

sentiment-roberta-large-english-3-classes - 基于RoBERTa的英文情感分析模型，精确分类社交媒体情感

GithubHuggingfaceRoBERTa准确率开源项目情感分析模型社交媒体

该模型使用RoBERTa进行三类情感分类（正面、中性、负面），特别适合社交媒体文本。通过5,304条社交媒体帖子进行微调，达到了86.1%的准确率。可通过transformers库轻松集成，提高文本分类的精准性和效率。

xlm-roberta-base-language-detection - 多语言文本自动识别模型

GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理语言识别

这是一个基于XLM-RoBERTa模型微调的多语言文本分类工具，可识别20种语言，测试集准确率达99.6%。模型通过简单的pipeline API快速部署，适用于多语言环境下的自动语言检测。与基准模型相比，该工具在准确性和易用性方面均有提升，为自然语言处理应用提供了可靠的语言识别功能。

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