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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。

dehatebert-mono-english - 高效检测英文仇恨言论的英语深度学习模型

GithubHuggingfacehatespeech单语多语言开源项目模型深度学习英文

该模型专注于检测英文仇恨言论，使用单语言数据训练，并在多语言BERT模型上进行微调。它的最佳验证得分为0.726030，采用了2e-5的学习率。训练代码可在GitHub上查阅。该项目由Aluru、Mathew、Saha和Mukherjee共同开发，相关论文已在ECML-PKDD 2020大会上发表，探讨了跨语言仇恨言论检测的深度学习方法。

BERT-Emotions-Classifier - 情感多标签分类的高效工具

BERTGithubHuggingface多标签分类开源项目情感分析情感分类数据集模型

BERT-Emotions-Classifier是一个专注于多标签情感分类的BERT模型，基于sem_eval_2018_task_1数据集训练，能够识别愤怒、恐惧、喜悦等多种情感。适用于社交媒体和客户评论中的情感分析以及基于情感的内容推荐。尽管存在情感类别和输入长度的限制，但该模型在情感分析中表现优异，需注意可能的偏差问题。

distilbert-base-uncased-mnli - DistilBERT零样本文本分类模型在MNLI数据集上的应用

DistilBERTGithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型自然语言推理零样本分类

DistilBERT零样本文本分类模型在MNLI数据集上微调，适用于多种英语文本分类任务。模型在MNLI和MNLI-mm评估中均达82.0%准确率，展现出优秀性能。虽然使用简便，但需注意潜在偏见问题。模型由Typeform团队开发，在AWS EC2 P3实例上训练。该模型为自然语言处理领域提供了有力工具，同时也引发了对AI公平性的思考。

beto-contextualized-hate-speech - BETO基于情境的西班牙语仇恨言论多标签分类模型

BETOGithubHuggingface仇恨言论检测多标签分类开源项目文本分类模型西班牙语

这个基于BETO的模型为西班牙语仇恨言论检测提供了创新解决方案。它不仅能识别针对8个不同群体的仇恨言论，还能检测暴力煽动。通过综合分析评论内容和背景信息，模型实现了更准确的多标签分类。研究人员和内容审核者可以利用此工具，快速获取详细的仇恨言论分析结果，有助于更好地理解和应对在线仇恨言论问题。

txlm-roberta-hindi-sentiment - 印地语情感分析模型：性能与应用场景

F1-scoreGithubHindiHuggingfaceT-XLM-RoBERTa-Hindi-Sentiment开源项目情感分类数据集模型

这款印地语情感分析模型基于公开数据集进行了微调，具备0.89的加权平均宏F1评分，适合在印地语媒体中提取情感信息。模型使用PyTorch模块进行微调，详细教程可在LondonStory的GitHub页面获取。

roberta-base-finetuned-jd-binary-chinese - 精准中文文本分类的先进模型

GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目微调数据集文本分类模型预训练模型

本文介绍了5个中文RoBERTa-Base分类模型，这些模型由UER-py和TencentPretrain进行微调，基于用户评论与新闻文章的数据集实现精准分类。文章详细解释了模型的使用方法，并提供下载链接，同时概述了在腾讯云上进行的微调过程及优化参数，确保最佳性能。

bert-base-uncased-yelp-polarity - BERT模型基于Yelp评论数据集实现高准确率情感分析

GithubHuggingfaceTextAttackbert-base-uncased序列分类开源项目模型模型微调自然语言处理

该项目基于bert-base-uncased模型，利用TextAttack框架和yelp_polarity数据集进行微调，构建了一个文本情感分类器。经过5轮训练，模型在评估集上达到96.99%的准确率。支持最大256的序列长度，专门用于Yelp评论的情感分析。模型采用16的批次大小和5e-05的学习率，展现出优秀的性能表现。

roberta-base-openai-detector - RoBERTa实现的人工智能文本检测工具

GPT-2GithubHuggingfaceRoBERTa人工智能开源项目文本检测机器学习模型

这是OpenAI开发的一款基于RoBERTa架构的AI文本检测工具。通过微调RoBERTa基础模型，它可准确识别GPT-2生成的文本内容。该工具主要面向研究人员，用于探索和研究人工智能文本生成技术。需要注意的是，此工具并不适用于ChatGPT文本检测，建议与其他检测方法配合使用。

FairBERTa - 基于人口统计扰动的公平性增强语言模型

FairBERTaGithubHuggingface人口统计扰动公平性开源项目模型自然语言处理语言模型

FairBERTa是首个利用人口统计扰动语料库训练的大型语言模型。该模型通过神经扰动技术生成多样化和公平的文本数据，在保持下游任务性能的同时，显著提高了模型公平性。实验结果表明，FairBERTa在多项公平性指标上优于RoBERTa，为开发更公平的自然语言处理系统开辟了新途径。

voice-safety-classifier - 语音聊天毒性检测的高精度分类工具

GithubHuggingfacetoxicity detection多标签分类开源项目模型模型评估语音安全音频分类

该项目提供了一个新的语音聊天毒性检测基准模型，基于大规模数据集开发。模型使用WavLM base plus权重，经过2,374小时语音多标签微调，输出标签包括Profanity、DatingAndSexting、Racist、Bullying等。评估显示模型在二元分类任务中的精度达到94.48%。使用者可通过特定命令运行模型权重进行应用。

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