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deberta_finetuned_pii

DeBERTa微调模型实现精准PII识别与分类

deberta_finetuned_pii是一个基于DeBERTa架构的微调模型,专门用于识别和分类非结构化文本中的个人身份信息(PII)。该模型能准确识别多种PII类别,如账户信息、银行详情、个人资料、联系方式等。通过高效检测敏感信息,它有助于确保数据隐私和合规性,适用于处理文档、邮件和用户生成内容。模型可通过transformers库轻松集成,提升数据处理的安全性和效率。

BERTweet - 专为英语推文预训练的大规模语言模型,助力自然语言处理
BERTweetCOVID-19GithubRoBERTa开源项目英文推文语言模型
BERTweet是首个专为英语推文预训练的公共语言模型,基于RoBERTa预训练程序,使用850M条推文数据进行训练,包含普通推文和疫情相关推文。BERTweet提供多种预训练模型,能够无缝集成于transformers和fairseq框架,支持情感分析、命名实体识别等自然语言处理任务,为研究和应用提供有力支持。
ConsistentID - 基于细粒度身份保持的先进人像生成模型
AI绘图ConsistentIDGithub人像生成多模态开源项目身份保持
ConsistentID是一个创新的人像生成模型,通过整合FaceParsing和FaceID信息到扩散模型中,实现高度身份保真。该模型支持快速定制、多样化生成和文本控制,无需额外训练即可使用。项目提出的FGIS基准为细粒度身份保持设立新标准,ConsistentID还可作为适配器与其他模型协同工作,推动人像生成技术发展。
ColBERT - 基于BERT的快速大规模文本检索模型
BERTColBERTGithub信息检索向量相似度开源项目自然语言处理
ColBERT是一种基于BERT的检索模型,能在数十毫秒内实现大规模文本集合的高效搜索。该模型采用细粒度的上下文后期交互技术,将段落编码为令牌级嵌入矩阵,在保持检索质量的同时提高效率。ColBERT具备索引、检索和训练功能,适用于多种信息检索任务。模型提供预训练checkpoint和Python API,方便研究人员和开发者在实际项目中快速应用。
delft - 基于Keras和TensorFlow的深度学习文本处理框架
DeLFTGithubKerasTensorFlow开源项目文本处理深度学习
DeLFT是一个Keras和TensorFlow框架,专为序列标注(如命名实体识别、信息提取)和文本分类(如评论分类)优化。它重新实现了许多前沿深度学习模型,支持处理富文本格式和多种现代NLP架构,旨在提供高效、可靠且可集成的生产级应用。该框架包括各种分类器和评估标准,并支持多GPU训练和推理。
LLMs-Finetuning-Safety - 大语言模型微调对安全性的潜在影响研究
GPT-3.5Githubharmful examples安全性开源项目微调语言模型
本研究探讨了对齐大语言模型微调可能带来的安全风险。实验表明,即使无意识的微调也可能降低模型安全性。通过对GPT-3.5 Turbo和Llama-2的实验,研究揭示了三个风险等级的微调场景:使用有害、隐含有害和良性数据集。结果显示微调后模型在多个类别中呈现更高有害性,凸显了平衡模型能力和安全性的挑战。
detoxify - 基于Pytorch Lightning和Transformers的多语言有害评论分类模型
DetoxifyGithubJigsawMultilingualPytorch LightningToxic Comment ClassificationTransformersUnintended Bias in Toxicity Classification开源项目
Detoxify项目利用Pytorch Lightning和Transformers构建模型,识别和分类包含威胁、辱骂和身份攻击的有害评论。这些模型支持多语言操作,致力于减少无意中的偏见。项目在多次Jigsaw挑战赛中表现出色,提供高效的有害内容检测方案,适合用于研究和内容审核工作,帮助更快速地标记有害内容和提高用户体验。
classifier-multi-label - 基于BERT的多标签文本分类算法实现
BERTGithubSeq2SeqTextCNNtf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits多标签分类开源项目
本项目介绍了如何使用BERT结合TextCNN、Denses、Seq2Seq等多种算法实现多标签文本分类。涵盖了模型结构、损失函数和解码方法等细节,展示了不同方法在推理速度和分类效果上的表现,提供了实验数据和结论,帮助开发者选择最佳解决方案。
swift-coreml-transformers - 实现GPT-2和BERT等Transformer模型
CoreMLGithubSwiftTransformers开源项目模型转换自然语言处理
swift-coreml-transformers项目提供了GPT-2、DistilGPT-2、BERT和DistilBERT等Transformer模型的Swift Core ML实现。项目包括预训练模型、转换脚本、分词器实现和演示应用。开发者可在iOS设备上部署这些自然语言处理模型,实现文本生成和问答功能。该开源项目展示了如何将先进NLP技术应用于移动设备。
Keras-TextClassification - 多样预训练模型支持的高效文本分类工具
GithubKeras-TextClassification嵌入式模型开源项目文本分类深度学习神经网络
为中文用户提供高效的文本分类解决方案,支持FastText、BERT、Albert等多种预训练模型,涵盖词、字、句子嵌入。详细介绍数据处理与模型训练流程,通过下载与调用数据,实现多标签分类和文本相似度计算,简化复杂的自然语言处理任务。
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