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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。

deberta-v3-base-prompt-injection - DeBERTa-v3提示注入检测模型实现99.99%准确率
DeBERTa-v3GithubHuggingfaceprompt injection安全开源项目文本分类机器学习模型
该提示注入检测模型基于DeBERTa-v3架构,通过多个数据集训练后可精确识别正常和注入提示。模型在评估集上实现99.99%的准确率,支持Transformers、ONNX和Langchain等框架集成,为LLM提供可靠的安全防护。开发者可通过Python接口轻松使用该模型,增强AI系统对提示注入攻击的防御能力。
deberta-v3-small - 微软开发的高效轻量级预训练语言模型 实现出色NLP性能
DeBERTaGithubHuggingface开源项目微调模型注意力机制自然语言处理预训练语言模型
DeBERTa-v3-small是微软开发的轻量级预训练语言模型,采用ELECTRA风格预训练和梯度解耦嵌入共享技术。该模型仅有44M参数,在SQuAD 2.0和MNLI等NLU任务上表现优异,接近或超越部分更大模型。DeBERTa-v3-small为追求效率与性能兼顾的NLP应用提供了新选择。
Coderbert_finetuned_detect_vulnerability_on_MSR - RobertaForSequenceClassification微调的代码漏洞检测模型
CodeBertGithubHuggingfaceRoBERTa代码安全开源项目机器学习模型漏洞检测
该项目基于CodeBert微调RobertaForSequenceClassification模型,用于检测代码漏洞。研究者从MSR数据集选取平衡样本进行训练和测试,使用'func_before'字段分类代码。模型在准确率、F1值、精确率和召回率方面表现良好,为代码安全分析提供了实用工具。测试结果显示准确率达70.23%,F1值为0.6482,精确率为79.21%,召回率为54.86%。
deberta-v3-xsmall - 轻量级高性能自然语言处理模型
DeBERTaGithubHuggingface开源项目微软机器学习模型自然语言处理预训练模型
DeBERTa-v3-xsmall是一个参数量仅为2200万的轻量级自然语言处理模型。该模型采用ELECTRA风格预训练和梯度解耦嵌入共享技术,在SQuAD 2.0和MNLI等任务上表现出色。它在保持高效性的同时,显著提升了下游任务性能,适用于资源受限的自然语言理解应用场景。
deberta-v2-xlarge-mnli - DeBERTa架构的大规模预训练语言模型用于自然语言推理
DeBERTaGithubHuggingface人工智能开源项目微软机器学习模型自然语言处理
deberta-v2-xlarge-mnli是基于DeBERTa V2架构的大型预训练语言模型,经过MNLI任务微调。模型包含24层,1536隐藏单元,共9亿参数。它采用解耦注意力和增强掩码解码器,在GLUE等自然语言理解基准测试中表现优异,为相关研究与应用提供了新的可能。
FinancialBERT-Sentiment-Analysis - 金融BERT模型优化金融文本情感分析精度
BERT模型GithubHuggingface开源项目情感分类模型自然语言处理金融情感分析金融短语库
FinancialBERT-Sentiment-Analysis是一个针对金融领域的BERT模型,通过大规模金融文本预训练和Financial PhraseBank数据集微调,在金融文本情感分析中表现卓越。该模型超越通用BERT和其他金融特定模型,为金融从业者和研究人员提供了高效的文本挖掘工具,无需大量计算资源即可使用。
deberta-v2-base-japanese-char-wwm - 日语DeBERTa V2模型实现字符级遮蔽与预训练
DeBERTa V2GithubHuggingfacetransformers字符级别开源项目日本語模型自然语言处理
该项目介绍了日语DeBERTa V2 base模型,该模型在日语Wikipedia、CC-100和OSCAR数据集上进行字符级分词和整体词遮蔽的预训练,可用于掩码语言建模及下游任务微调,采用了22,012个字符级子词的sentencepiece分词模型,通过transformers库进行训练。
ner-bert-german - 基于BERT的德语命名实体识别模型实现精准NER分析
BERTGithubHuggingface命名实体识别开源项目德语机器学习模型自然语言处理
该模型通过对bert-base-multilingual-cased进行微调,实现德语文本中位置、组织和人名的识别。模型在wikiann数据集训练后,总体F1分数达0.8829,在人名实体识别方面表现尤为出色。模型使用Adam优化器和线性学习率调度器,经7轮训练完成。
banking-intent-distilbert-classifier - DistilBERT模型实现银行客户查询意图精准分类
DistilBERTGithubHuggingfacebanking77开源项目意图分类模型自然语言处理金融
该模型基于DistilBERT架构,在BANKING77数据集上微调,可识别77种银行业务意图,准确率达92.44%。支持快速推理,适用于实时客户查询分析。训练仅需20分钟,成本效益高,为银行客服智能化提供了实用方案。模型能够提高客户服务效率,改善服务质量,助力银行业务数字化转型。
deberta-v2-xlarge - 强大的NLU模型在多项任务中表现优异
DeBERTaGithubHuggingface人工智能开源项目机器学习模型模型性能自然语言处理
DeBERTa-v2-xlarge是一个基于解缠注意力机制和增强型掩码解码器的自然语言理解模型。该模型拥有24层结构、1536隐藏层大小,总参数量为900M,经160GB原始数据训练。在SQuAD、GLUE等多项NLU基准测试中,DeBERTa-v2-xlarge的表现超越了BERT和RoBERTa。模型在问答、文本分类等任务中展现出优异性能,为自然语言处理领域提供了新的研究方向。
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