bias_identificaiton45

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。

twitter-roberta-base-sentiment-latest - RoBERTa基础的推特情感分析模型支持英文社交媒体文本

GithubHuggingfaceRoBERTaTweetEvalTwitter开源项目情感分析模型自然语言处理

这是一个基于RoBERTa-base的推特情感分析模型，通过1.24亿条推文训练并针对情感分析任务微调。模型可将英文推文分类为积极、中性或消极，支持Transformers库集成。适用于社交媒体分析和舆情监测等场景，是TweetNLP项目的组成部分，体现了社交媒体自然语言处理的最新进展。

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-fake-news-classification - 基于RoBERTa的新闻真假识别模型

GithubHuggingfaceKaggleroberta-base分类开源项目模型虚假新闻

此模型使用roberta-base进行微调，旨在识别虚假新闻，在特定数据集上达到100%的准确率。模型可供下载，并易于在代码中集成，通过输入新闻标题和内容来验证新闻的真实性。此外，Gradio接口提供了实时测试功能。

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。

roberta_toxicity_classifier - RoBERTa模型提供准确的有害评论分类功能

GithubHuggingfaceJigsawRoBERTa平行语料库开源项目有毒评论分类模型自然语言处理

本项目基于RoBERTa开发了一个有害评论分类模型。该模型在约200万条Jigsaw数据集样本上进行微调，测试集表现优异，AUC-ROC达0.98，F1分数为0.76。模型易于集成到Python项目中，可用于文本有害内容检测。项目提供使用说明和引用信息，便于研究人员和开发者在此领域深入探索。

emotion-english-distilroberta-base - DistilRoBERTa英文文本情感分析模型

DistilRoBERTaGithubHugging FaceHuggingface开源项目情感分类机器学习模型自然语言处理

该模型基于DistilRoBERTa-base微调，用于英文文本情感分析。可预测7种情绪：愤怒、厌恶、恐惧、快乐、中性、悲伤和惊讶。训练数据来自Twitter、Reddit等6个多样化数据集。提供简单的3行代码使用方法，适用于单个文本和完整数据集分析。模型在平衡数据集上的评估准确率为66%，远高于随机基准。

robust-sentiment-analysis - 使用distilBERT的情感分析模型，实现对社交媒体和客户反馈的精确分析

GithubHuggingfacedistilBERT合成数据客户反馈开源项目情感分析模型社交媒体分析

模型基于distilBERT结构并利用合成数据训练，可精确解析社交媒体、客户反馈和产品评价的情感变化。适用于品牌监测、市场研究和客户服务优化，支持五个情感分类，准确率达95%。帮助企业有效识别用户情绪动向。

twitter-xlm-roberta-base-sentiment - 基于XLM-roBERTa的多语言推特情感分析模型

GithubHuggingfaceTwitterXLM-roBERTa多语言情感分析开源项目情感分类模型自然语言处理

这是一个基于XLM-roBERTa的多语言推特情感分析模型，经过约1.98亿条推文预训练，并针对8种语言的情感分析任务进行了微调。该模型可以轻松集成到NLP管道中，适用于多语言社交媒体文本的情感分类，支持阿拉伯语、英语、法语、德语、印地语、意大利语、西班牙语和葡萄牙语。

sentiment_analysis_model - BERT模型的情感分析应用

BERTGithubHuggingface开源项目情感分析无监督学习模型模型描述预训练

该情感分析模型基于BERT，在大规模英语语料的自监督训练基础上，具备双向语句理解能力，经过精细调优，专注于文本分类任务，该项目微调BERT模型以进行情感分析，可用于自动提取文本中的情感特征。

distilroberta-base-rejection-v1 - DistilRoBERTa模型用于检测LLM输出拒绝响应准确率98.87%

GithubHuggingfaceLLMProtectAIdistilroberta-base开源项目拒绝检测文本分类模型

这是一个基于DistilRoBERTa的微调模型，用于检测大型语言模型(LLM)输出中的拒绝响应。模型将输入分为正常输出和拒绝检测两类，评估准确率达98.87%。采用Apache 2.0许可证，支持Transformers和ONNX运行时，易于集成。适用于内容审核和安全防护，可识别LLM对不当内容的拒绝响应。

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