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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。

distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english - 基于SST-2数据集微调的DistilBERT情感分析模型达到91.3%分类准确率

DistilBERTGithubHuggingfaceSST-2开源项目文本分类机器学习模型模型偏见

这是一个在SST-2数据集上微调的DistilBERT情感分析模型，通过优化学习参数实现91.3%的分类准确率。模型支持英文文本的情感二分类，但在处理不同国家相关文本时存在潜在偏见。作为一个轻量级BERT变体，该模型在保持性能的同时显著降低了计算资源需求。

NSFW_text_classifier - DistilRoBERTa文本智能分类模型自动识别不当内容

DistilRoBERTaGithubHuggingfaceNSFW分类内容审核开源项目情感分析文本分析模型

DistilRoBERTa-base文本分类模型通过14317条Reddit帖子训练，可识别文本内容是否适合工作场合。模型采用NSFW(不适合工作场合)和SFW(适合工作场合)二分类方法，支持Pipeline快速部署，可用于社交媒体和在线社区的内容审核。

roberta_toxicity_classifier - 高效的毒性评论分类模型

AUC-ROCF1-scoreGithubHuggingfaceJigsawRoBERTa开源项目模型毒性分类

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。

10.5B_v1 - 介绍最前沿的自然语言处理开源项目

GithubHuggingfacetransformers卡片开源项目模型训练评估

本页面介绍了在🤗transformers平台上发布的自然语言处理模型，支持直接与下游应用。页面提供模型使用指导、性能评估、环境影响及技术规格信息，帮助用户合理利用模型的同时意识到潜在的偏见、风险和局限。

sup-simcse-roberta-large - 高级特征提取与自然语言处理的创新解决方案

GithubHuggingfacePrinceton-nlpsup-simcse-roberta-large偏见与风险开源项目模型特征提取语言模型

sup-simcse-roberta-large是由Princeton-nlp开发的基于RoBERTa-large的高级特征提取模型。该模型适用于多种特征提取任务，并在语义文本相似性任务中表现优秀。训练数据来自于MNLI和SNLI数据集。建议用户注意潜在的偏见风险。技术细节可在GitHub或相关论文中找到，通过提供的代码，用户能快速加载和应用该模型于自然语言处理任务。

toxigen_roberta - 基于大规模数据集的隐含仇恨言论检测模型

GithubHuggingfaceToxiGen开源项目数据集文本分类机器学习模型隐式仇恨言论检测

ToxiGen是一个专门用于检测隐含和对抗性仇恨言论的机器学习模型。该模型基于大规模机器生成的数据集训练而成，源自一篇关于隐含仇恨言论检测的学术研究。ToxiGen提供了训练数据集和详细信息，为研究人员和开发者在改进在线内容审核方面提供了有力支持。这一工具有助于构建更安全的在线交流环境，对于社交媒体平台和内容管理系统具有重要应用价值。

51-languages-classifier - 多语言文本分类模型可精准识别51种语言

GithubHuggingfaceMASSIVEXLM-Roberta分类多语言开源项目模型语言识别

该项目开发了一个基于XLM-Roberta的51语言分类器，能够精确区分51种不同语言的文本。模型使用MASSIVE数据集进行训练，该数据集包含超过100万条多语言话语样本。在评估中，模型在大多数语言上的F1分数均超过0.98，展现出优异的性能。研究人员和开发者可通过Hugging Face Transformers库轻松集成和使用这一多语言分类模型。

roberta-hate-speech-dynabench-r4-target - 动态数据集驱动的在线仇恨检测模型

GithubHuggingfaceLFTWR4 Target动态生成数据集在线仇恨检测开源项目模型深度学习

roberta-hate-speech-dynabench-r4-target是一个基于动态生成数据集的在线仇恨检测模型。该模型源自'Learning from the Worst'研究，旨在通过创新的数据生成方法提高AI系统识别网络仇恨言论的准确性。作为R4 Target系列的一部分，这个模型代表了在线内容审核技术的最新进展，为构建更安全的互联网环境提供了有力工具。

roberta-base - RoBERTa预训练语言模型用于多种自然语言处理任务

GithubHuggingfaceRoBERTa人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型

RoBERTa是基于Transformer架构的预训练语言模型，在大规模英文语料上使用掩码语言建模进行训练。它采用动态掩码和大批量训练等优化策略，在GLUE基准测试中表现出色。RoBERTa适用于序列分类、命名实体识别等任务的微调，能学习双向上下文表示，为NLP应用提供强大的特征提取能力。

twitter-roberta-base-dec2021-tweet-topic-multi-all - 基于RoBERTa的多标签推文主题分类模型

GithubHuggingfaceTwitter RoBERTa多标签分类开源项目文本分类机器学习模型模型自然语言处理

这是一个基于twitter-roberta-base-dec2021的微调模型，专注于多标签推文主题分类。模型在tweet_topic_multi数据集上训练，在test_2021测试集上实现76.48%的微平均F1分数。它能有效识别社交媒体文本中的多个主题，为内容分析提供了可靠的自然语言处理工具。

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