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scenario-teacher-data-hate_speech_filipino-model-xlm-roberta-base

优化后的模型用于菲律宾语的仇恨言论检测

该项目利用xlm-roberta-base模型微调适用于菲律宾语的仇恨言论检测,已达到78.17%的准确率和76.87%的F1得分。模型特别适应于处理此类任务,通过调整学习率和其他超参数优化性能。训练使用了Adam优化和线性学习率调度策略,总计训练了6969个epoch。

wav2vec2-base-finetuned-sentiment-classification-MESD - 基于Wav2Vec2的西班牙语音情感分析模型 准确率达93%
GithubHuggingfacewav2vec2开源项目情感分析机器学习模型西班牙语语音识别
该模型是在MESD数据集上对wav2vec2-base进行微调的西班牙语音情感分析工具。经过约890条专业录音训练,模型在语音情感识别方面达到93.08%的分类准确率。适用于情感推荐系统、智能环境控制和安全监控等领域。模型在专业录音环境下表现优异,但在嘈杂背景和识别恐惧情绪时存在一定局限性。
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。
toxic-comment-model - 使用DistilBERT进行在线毒性评论分类的模型与偏见分析
DistilBERTGithubHuggingface偏差培训数据开源项目模型毒性评论
该模型基于DistilBERT进行精调,专为在线毒性评论分类设计。尽管总体表现出色,但在识别某些身份群体时表现出偏见,如穆斯林和犹太人。通过示例代码能快速应用此模型,其在10000条测试数据中取得94%的准确率,但f1-score为0.59。更多信息及训练代码可在指定GitHub仓库获取。
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。
distilroberta-finetuned-financial-news-sentiment-analysis - DistilRoBERTa模型实现高精度金融新闻情感分析
DistilRobertaGithubHuggingface开源项目机器学习模型自然语言处理金融情感分析金融新闻
这是一个基于distilroberta-base微调的金融新闻情感分析模型。它在金融短语库数据集上训练,达到98.23%的准确率。模型结构包含6层、768维和12个注意力头,共8200万参数,运行速度是RoBERTa-base的两倍。该模型能够有效分析金融新闻的情感倾向,为金融分析和决策提供参考。
distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english - 英语文本情感分析的高精度模型
DistilBERTGithubHuggingface偏见开源项目文本分类模型精度
模型由Hugging Face团队微调,适用于SST-2情感分析任务,精度达到91.3%。针对英语文本特性设计,适合单标签分类。适用Python和Transformers库,易于集成。模型可实现高效特征提取,但可能在特定背景下产生偏差,应在应用前充分测试。开放源代码,Apache-2.0许可支持二次开发。
robertuito-emotion-analysis - RoBERTuito驱动的西班牙语情感分析模型
GithubHuggingfaceRoBERTuitoTwitter开源项目情感分析模型自然语言处理西班牙语
robertuito-emotion-analysis项目提供了一个基于RoBERTuito的西班牙语情感分析模型。该模型能够识别6种基本情绪和中性情绪,在情感分析、仇恨言论检测和讽刺识别等任务中表现出色。模型使用TASS 2020 Task 2语料库训练,为处理西班牙语社交媒体文本提供了有效工具。研究人员可以通过Hugging Face模型库轻松访问和使用这一资源。
bert-base-multilingual-cased-finetuned-langtok - 基于多语言BERT的语言识别模型实现99.03%准确率
BERTGithubHuggingface多语言模型开源项目微调模型自然语言处理语言识别
这是一个基于bert-base-multilingual-cased的语言识别微调模型。模型在评估集上的准确率为99.03%,F1分数达到0.9087。模型采用Adam优化器和线性学习率调度器,经过3轮训练完成。开发框架使用Transformers 4.44.2和PyTorch 2.4.1,可应用于语言识别相关任务。
indonesian-roberta-base-posp-tagger - 基于RoBERTa的印尼语词性标注模型
GithubHuggingfaceRoBERTaindonlu印尼语开源项目模型自然语言处理词性标注
该模型是在indonlu数据集上微调的印尼语词性标注工具,基于indonesian-roberta-base架构。经过10轮训练后,模型在测试集上展现出优秀性能,精确率、召回率、F1值和准确率均达到0.9625。模型采用Adam优化器和线性学习率调度策略,为印尼语自然语言处理提供了可靠的词性标注支持。
emotion-english-distilroberta-base - DistilRoBERTa英文文本情感分析模型
DistilRoBERTaGithubHugging FaceHuggingface开源项目情感分类机器学习模型自然语言处理
该模型基于DistilRoBERTa-base微调,用于英文文本情感分析。可预测7种情绪:愤怒、厌恶、恐惧、快乐、中性、悲伤和惊讶。训练数据来自Twitter、Reddit等6个多样化数据集。提供简单的3行代码使用方法,适用于单个文本和完整数据集分析。模型在平衡数据集上的评估准确率为66%,远高于随机基准。
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