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-xlm-roberta-base-sentiment-multilingual - XLM-RoBERTa模型在多语言推特情感分析中的应用

GithubHuggingfaceXLM-RoBERTasentiment analysistweetnlp多语言开源项目文本分类模型

本项目是基于cardiffnlp/twitter-xlm-roberta-base模型针对多语言推特情感分析进行的微调。模型在cardiffnlp/tweet_sentiment_multilingual数据集上训练，通过tweetnlp库实现。测试结果显示，模型在F1分数和准确率方面均达到约69%的性能。研究人员和开发者可使用简单的Python代码调用此模型，为多语言社交媒体内容分析提供了实用的解决方案。

tweets-gender-classifier-distilbert - 基于DistilBERT的推文作者性别分类模型

BERTGithubHuggingface开源项目性别分类机器学习模型自然语言处理谷歌

这是一个基于DistilBERT模型的推文性别分类方案，通过分析推文内容预测作者性别。项目以google-bert/bert-base-uncased为基础模型，使用准确率和F1分数作为评估指标。该开源项目遵循apache-2.0许可证，可应用于社交媒体用户分析、市场研究、受众画像等场景。

distilbert-base-fallacy-classification - 适用于识别14种逻辑谬误的文本分类模型

GithubHuggingfacedistilbert-base-fallacy-classification开源项目文本分类模型训练数据集超参数逻辑谬误

模型基于Logical Fallacy Dataset微调，支持识别14种逻辑谬误，如人身攻击、诉诸大众、情感诉求、以及循环论证等。通过transformers库的pipeline，简化文本分类过程，提升文本分析的准确率，助力识别常见推理谬误。

llama3-8B-usenet-merged - 高效NLP模型潜力与使用指南

GithubHuggingfacetransformers偏见开源项目模型语言处理限制

探讨使用transformers库的NLP模型，通过环境影响分析及初学者指南，了解其应用潜力及可能的偏见与限制。

password-model - 基于RoBERTa的密码误报过滤分类模型

Credential DiggerGithubHuggingfaceRoBERTa代码安全密码检测开源项目机器学习模型

这个基于RoBERTa的文本分类模型为Credential Digger工具提供密码扫描误报过滤功能。该模型由SAP OSS在泄漏检测数据集上完成微调，能有效识别和过滤代码扫描中的误报密码，提升了代码安全分析的准确度。集成在Credential Digger中的这个模型简化了开发者的安全审查工作流程。

roberta-large-NER - XLM-RoBERTa大型模型用于多语言命名实体识别

GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa人工智能命名实体识别多语言模型开源项目模型自然语言处理

XLM-RoBERTa-large模型基础上微调的多语言命名实体识别工具，支持100多种语言。在英语CoNLL-2003数据集上训练，可用于命名实体识别和词性标注等标记分类任务。该模型由Facebook AI研究团队开发，具有强大的跨语言能力，但存在潜在偏见和局限性。作为自然语言处理的重要工具，它为多语言文本分析提供了有力支持。

toxic-comment-model - DistilBERT微调的高性能在线评论毒性分类模型

DistilBERTGithubHuggingface开源项目文本分类有毒评论机器学习模型自然语言处理

该模型是基于DistilBERT微调的在线评论毒性分类器，在测试集上达到94%准确率和0.59 F1分数。它易于使用，适合处理各类在线评论，但在某些身份群体相关评论上可能存在偏见。模型使用Kaggle竞赛数据集训练，用户在应用时应注意其在特定群体评论分类上的局限性。

robust_llm_pythia-14m-pm-gen-ian-nd - 深入了解transformers模型的应用与限制

GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节评估

模型基于transformers库开发，旨在揭示模型在操作中可能存在的偏见、风险及技术限制，帮助用户明确其应用场景及注意要点。

roberta-base-go_emotions - RoBERTa模型实现28种情感多标签分类

GithubHuggingfaceRoBERTago_emotions数据集text-classification多标签分类开源项目情感分析模型

该模型基于roberta-base，利用go_emotions数据集训练而成，可对文本进行28种情感的多标签分类。模型在测试集上实现0.474的准确率和0.450的F1分数。为提升性能，还提供ONNX版本。研究者可通过Hugging Face Transformers框架便捷应用此模型。值得注意的是，某些情感标签如'gratitude'表现优异，F1值超过0.9，而'relief'等标签表现欠佳，可能与训练数据分布不均有关。通过优化每个标签的阈值，模型的整体F1分数可提升至0.541，显示出进一步改进的潜力。

sentiment_analysis_generic_dataset - BERT微调模型实现精准文本情感分析

BERTGithubHuggingface开源项目情感分析文本分类模型自然语言处理预训练模型

该项目基于BERT预训练模型，专门针对情感分析任务进行微调。模型使用bert-base-uncased作为基础，通过掩码语言建模和下一句预测技术进行预训练，具备理解双向语境的能力。这种预训练方法使模型能为情感分析等下游任务提供有效特征。值得注意的是，此微调版本仅适用于情感分析，不推荐用于其他任务的进一步调整。

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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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