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。

xlm-roberta-base - XLM-RoBERTa预训练模型支持多语言，优化跨语言任务表现

GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa下游任务多语言开源项目模型特征提取蒙版语言模型

XLM-RoBERTa是多语言RoBERTa模型，基于2.5TB的CommonCrawl数据进行预训练，涵盖100种语言。模型通过掩蔽语言目标实现自监督学习，从而掌握多语言的双向表示。在序列分类和问答等下游任务中具有优异表现。该模型主要用于微调以适应具体任务，尤其适合分析整句子以做出决策的场景。可用于掩蔽语言建模，或借助微调版本实现特定应用。

ToxicityModel - 基于RoBERTa的毒性检测与评分优化工具

AI辅助GithubHuggingfaceToxicityModeltransformers开源项目模型毒性识别词汇评级

这是一款基于RoBERTa的微调模型，用于有效检测和评分文本毒性。模型通过有毒及无毒语言示例训练，特别在wiki_toxic和toxic_conversations_50k数据集上表现出色。作为RLHF训练的辅助工具，该模型的输出值可用于判断文本的毒性与否，适合多种需检测有毒语言的应用场景。

stackoverflow-roberta-base-sentiment - 软件工程文本情感分析的RoBERTa模型

GithubHuggingfaceRoBERTaStackOverflow开源项目情感分析模型自然语言处理软件工程

stackoverflow-roberta-base-sentiment是一个专门用于软件工程文本情感分析的RoBERTa模型。它基于cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment模型，使用StackOverflow4423数据集进行微调。该模型能够分析软件工程相关文本的正面、中性和负面情感倾向。通过简单的Python代码，开发者可以快速实现情感分析。这个开源项目为软件开发社区提供了一个分析开发者反馈和讨论的实用工具。

roberta-large-squad2 - 基于RoBERTa的大规模抽取式问答模型

GithubHuggingfaceSQuADroberta-large开源项目机器学习模型自然语言处理问答系统

roberta-large-squad2是一个在SQuAD 2.0数据集上微调的大规模抽取式问答模型。该模型基于RoBERTa架构，在多个问答任务中表现优异，包括SQuAD v2和对抗性问答等。它能够处理可回答和不可回答的问题，适用于广泛的问答应用场景。开发者可以通过Haystack或Transformers库轻松集成此模型，构建高性能的问答系统。

twitter-roberta-large-hate-latest - 增强的多类别仇恨言论检测模型

GithubHuggingfaceRoBERTaSuperTweetEval仇恨言论检测开源项目推特文本分类模型

此RoBERTa-large模型基于154M推文数据进行训练，并在SuperTweetEval数据集上进行微调，以实现仇恨言论的多类别分类检测。模型能够准确识别多种仇恨类型，包括性别、种族和宗教等，为社交媒体内容管理提供支持。

unbiased-toxic-roberta-onnx - 基于RoBERTa的公平评论审核模型ONNX实现

GithubHuggingfaceRoBERTa内容审核开源项目文本分类有害内容检测模型模型转换

这是一个基于RoBERTa架构的评论审核模型ONNX版本，专注于识别和分类不当言论。模型支持多维度评估，包括攻击性、不当行为、语言暴力等标签分类。通过Optimum库优化，便于系统集成，同时提供完整文档支持和活跃的开发者社区。

GritLM-7B - 开源大语言模型在文本生成和分类任务中展现突出表现

GithubGritLM-7BHuggingfaceMTEB开源项目机器学习模型模型评估自然语言处理

GritLM-7B在文本分类、检索和聚类等多项任务中表现优秀。实测数据显示，模型在AmazonPolarity分类任务达到96.52%准确率，Banking77分类达到88.47%准确率。此外，模型还集成了文本相似度计算、排序和聚类分析等功能，可应用于多样化的自然语言处理场景。

distilroberta-base - DistilRoBERTa：轻量高效的英语语言模型

DistilRoBERTaGithubHuggingface开源项目机器学习模型模型蒸馏自然语言处理语言模型

DistilRoBERTa-base是RoBERTa-base的精简版本,采用与DistilBERT相同的蒸馏技术。模型包含6层结构,768维向量和12个注意力头,总参数量为8200万,比原版减少33%。在保持相近性能的同时,处理速度提升一倍。主要应用于序列分类、标记分类和问答等下游任务的微调。该模型在英语处理上表现优异,但使用时需注意其可能存在的偏见和局限性。

xlm-roberta_punctuation_fullstop_truecase - XLM-RoBERTa模型实现47种语言的标点恢复和句子分割

GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa句子边界检测多语言大小写转换开源项目标点符号模型

该模型基于XLM-RoBERTa架构，能够在47种语言中自动恢复标点符号、调整大小写和检测句子边界。通过创新的神经网络设计，无需语言特定路径即可处理多种语言文本。模型支持批量处理，可通过punctuators包或直接使用ONNX和SentencePiece模型进行部署，为多语言文本处理提供了灵活高效的解决方案。

xlm-roberta-large-squad2 - XLM-RoBERTa大型模型在多语言环境中的高效问答表现

GithubHaystackHuggingfacexlm-roberta-large多语种开源项目机器学习模型问答

XLM-RoBERTa大型模型经过SQuAD 2.0训练，支持多语言提取式问答。结合Haystack和Transformers框架，适用于大规模文档问答。模型评估显示其精准度和F1分数较高，尤其在无答案场景中表现突出，且支持FARM和Transformers间灵活切换。

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