roberta-spam

RoBERTa垃圾短信检测系统提升组织安全防护能力

模型文本分类 Github RoBERTa 机器学习垃圾信息检测开源项目 Huggingface 数据集

这个项目基于RoBERTa模型构建了一套垃圾短信检测系统。该系统能够精准识别和过滤垃圾信息，为组织安全增添一道防线，有助于规避财务风险、法律隐患和声誉受损。系统在准确率、精确度和召回率等指标上表现优异，可作为组织强化信息安全的有力工具。

文档

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。

roberta-fake-news-classification - 基于RoBERTa的新闻真假识别模型

GithubHuggingfaceKaggleroberta-base分类开源项目模型虚假新闻

此模型使用roberta-base进行微调，旨在识别虚假新闻，在特定数据集上达到100%的准确率。模型可供下载，并易于在代码中集成，通过输入新闻标题和内容来验证新闻的真实性。此外，Gradio接口提供了实时测试功能。

SecRoBERTa - 改善网络安全任务的预训练语言模型

GithubHuggingfaceSecRoBERTa事件信息提取威胁情报开源项目模型网络安全预训练模型

SecRoBERTa是一款专为网络安全文本设计的预训练语言模型，提升了命名实体识别和文本分类等任务的性能。该模型通过APTnotes、Stucco-Data和CASIE等数据集进行训练，优化了词汇处理能力，从而更有效地应用于网络安全领域。

roberta-base-openai-detector - RoBERTa实现的人工智能文本检测工具

GPT-2GithubHuggingfaceRoBERTa人工智能开源项目文本检测机器学习模型

这是OpenAI开发的一款基于RoBERTa架构的AI文本检测工具。通过微调RoBERTa基础模型，它可准确识别GPT-2生成的文本内容。该工具主要面向研究人员，用于探索和研究人工智能文本生成技术。需要注意的是，此工具并不适用于ChatGPT文本检测，建议与其他检测方法配合使用。

distilroberta-base-offensive-hateful-speech-text-multiclassification - 基于DistilRoBERTa的多分类攻击性和仇恨言论检测模型

GithubHuggingfacedistilroberta-base仇恨言论检测多分类开源项目文本分类模型预训练模型

这是一个基于DistilRoBERTa-base的预训练模型，专门用于多分类攻击性和仇恨言论检测。该模型在原创数据集上进行微调，准确率达到94.50%。项目提供了Hugging Face上的数据集和演示空间，以及GitHub上的训练notebook。这为研究人员和开发者提供了一个高效工具，用于识别和分类在线有害内容。

voice-safety-classifier - 语音聊天毒性检测的高精度分类工具

GithubHuggingfacetoxicity detection多标签分类开源项目模型模型评估语音安全音频分类

该项目提供了一个新的语音聊天毒性检测基准模型，基于大规模数据集开发。模型使用WavLM base plus权重，经过2,374小时语音多标签微调，输出标签包括Profanity、DatingAndSexting、Racist、Bullying等。评估显示模型在二元分类任务中的精度达到94.48%。使用者可通过特定命令运行模型权重进行应用。

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。

Text-Moderation - 基于Deberta-v3的多分类文本审核系统

AutotrainDeBERTaGithubHuggingface内容分类开源项目文本审核模型自然语言处理

Text-Moderation采用Deberta-v3架构开发的文本分类模型，通过九类标签对文本内容进行审核分类。模型可识别包括性内容、仇恨言论、暴力描述、骚扰行为和自残倾向等敏感信息，并为每个类别提供概率评分。该模型实现了75%的分类准确率，主要支持英语文本的审核工作，可应用于内容审核和文本管理场景。

roberta-base-suicide-prediction-phr - RoBERTa自然语言处理模型实现文本自杀倾向识别

GithubHuggingfaceroberta-base开源项目文本分类模型深度学习自杀倾向预测模型

该模型通过对Reddit社交平台的文本数据进行分析训练，利用RoBERTa自然语言处理技术识别文本中的自杀倾向。测试结果显示模型具有96.5%的准确率、96.6%的召回率和96.4%的精确率。项目采用严格的文本清洗和预处理流程，可应用于心理健康监测领域的自动化分析。

SecureBERT - 网络安全专用的语言模型，提升文本分析和信息处理能力

GithubHuggingfaceSecureBERT开源项目文本分类模型网络安全语言模型问答

SecureBERT基于RoBERTa构建，是专用于处理网络安全文本的领域特定语言模型。经过海量的网络安全文本训练，它表现出在文本分类、命名实体识别等任务中的卓越性能，并在填空预测上优于模型如RoBERTa和SciBERT，保持对通用英语的良好理解。SecureBERT已在Huggingface平台上线，可作为下游任务的基础模型，以实现更精准的文本分析和处理。

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