roberta-large-cola-krishna2020

机器生成英语句子的流畅性与语法性评估

RoBERTa-large 无监督风格转换机器生成文本评估 CoLA语料库开源项目模型 Huggingface Github 语法可接受性判断

该模型为基于CoLA语料库训练的RoBERTa-large分类器，用于评估机生成英语句子的语法接纳性和流畅性，常应用于文本风格的转换评估。模型由Krishna等人在2020年发表，并已从Fairseq格式转为Transformers格式，详情参见原作者的项目页。

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。

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。

BLEURT-20-D12 - 高效评估自然语言生成质量的深度学习模型

BLEURTGithubHuggingfacePyTorchTransformer模型开源项目文本相似度评估模型自然语言处理

BLEURT-20-D12是一个基于Transformer架构的模型，专门用于评估自然语言生成质量。通过pip安装和简单的Python代码即可使用。该模型比较参考文本和候选文本，计算相似度分数，适用于评估机器翻译和文本摘要等任务的输出。BLEURT-20-D12结合了效率和准确性，为自然语言处理领域提供了有价值的评估工具。

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。

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。

robbert-2022-dutch-sentence-transformers - RobBERT模型改进的句子相似度与特征提取工具

GithubHuggingfacesentence-transformers句子相似性开源项目模型特征提取荷兰语义搜索

该项目基于KU Leuven开发的RobBERT模型，提供句子相似度与特征提取功能，支持语义搜索和文本聚类等应用场景。通过翻译和微调多种Dutch语料库，模型在荷兰语环境中表现良好。用户可以通过安装sentence-transformers或使用HuggingFace Transformers来实现模型的使用，主要功能包括将句子和段落转换为768维度密集向量，为文本分析提供准确的句子嵌入。项目中使用的数据加载与优化策略有效提升了整体性能。

lilt-roberta-en-base - 多语言文档理解的语言无关布局变换器

GithubHuggingfaceLiLTRoBERTa布局转换器开源项目文档理解模型模型集成

LiLT-RoBERTa将预训练的RoBERTa模型与轻量级的布局变换器结合，适用于处理多语言的文档图像分类、解析及问答任务，适合在结构化文档理解中应用。用户可在模型库中寻找适合特定任务的微调版本。

readability-es-3class-paragraphs - 西班牙语文本可读性三级分类模型

BERTINGithubHuggingfaceRoberta可读性评估开源项目模型自然语言处理西班牙语

该模型基于Roberta架构并经BERTIN微调，用于评估西班牙语文本可读性。它将文本分为基础、中级和高级三个级别，在验证集上F1宏平均分数达0.7881。模型使用多个公开和非公开数据集训练，包括coh-metrix-esp语料库。作为readability-es系列的变体，它采用段落级别分类。由于缺乏可靠的测试集，性能指标基于验证集报告。模型可能存在一些局限性，如语言偏向西班牙方言，其他地区变体可能表现不佳。

twitter-roberta-base-sentiment - RoBERTa模型实现Twitter推文情感分析

GithubHuggingfaceTweetEvalTwitterroBERTa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Twitter情感分析模型，通过5800万条推文训练和TweetEval基准微调而成。模型可将英文推文分类为负面、中性和正面三种情感。项目提供了包含文本预处理、模型加载和情感预测的使用示例。此外，还有一个基于更多最新推文训练的改进版本，可提供更精确的情感分析。该开源项目为自然语言处理研究者和开发者提供了实用的Twitter情感分析工具。

roberta-base-snli - 基于SNLI数据集训练且F1分值达0.9的自然语言推理模型

GithubHuggingfaceRoBERTaSNLI开源项目机器学习模型模型训练自然语言处理

roberta-base-snli是一个经过SNLI数据集训练的自然语言推理模型。模型采用Adam优化器结合余弦学习率调度策略，以16的batch size和2e-05的学习率进行了4轮训练。在评估数据集上，模型达到了0.9004的F1得分。项目基于Transformers 4.21.1框架开发，能够有效完成自然语言推理相关任务。

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