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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

toxigen_roberta - 基于大规模数据集的隐含仇恨言论检测模型

GithubHuggingfaceToxiGen开源项目数据集文本分类机器学习模型隐式仇恨言论检测

ToxiGen是一个专门用于检测隐含和对抗性仇恨言论的机器学习模型。该模型基于大规模机器生成的数据集训练而成，源自一篇关于隐含仇恨言论检测的学术研究。ToxiGen提供了训练数据集和详细信息，为研究人员和开发者在改进在线内容审核方面提供了有力支持。这一工具有助于构建更安全的在线交流环境，对于社交媒体平台和内容管理系统具有重要应用价值。

twitter-roberta-base-sentiment - RoBERTa模型实现Twitter推文情感分析

GithubHuggingfaceTweetEvalTwitterroBERTa开源项目情感分析模型自然语言处理

这是一个基于RoBERTa-base的Twitter情感分析模型，通过5800万条推文训练和TweetEval基准微调而成。模型可将英文推文分类为负面、中性和正面三种情感。项目提供了包含文本预处理、模型加载和情感预测的使用示例。此外，还有一个基于更多最新推文训练的改进版本，可提供更精确的情感分析。该开源项目为自然语言处理研究者和开发者提供了实用的Twitter情感分析工具。

roberta-hate-speech-dynabench-r4-target - 动态数据集驱动的在线仇恨检测模型

GithubHuggingfaceLFTWR4 Target动态生成数据集在线仇恨检测开源项目模型深度学习

roberta-hate-speech-dynabench-r4-target是一个基于动态生成数据集的在线仇恨检测模型。该模型源自'Learning from the Worst'研究，旨在通过创新的数据生成方法提高AI系统识别网络仇恨言论的准确性。作为R4 Target系列的一部分，这个模型代表了在线内容审核技术的最新进展，为构建更安全的互联网环境提供了有力工具。

twitter-spam-classifier - 基于特斯拉推文的AutoTrain Twitter内容过滤模型

AutoTrainGithubHuggingfaceTesla垃圾推文过滤开源项目文本分类模型模型评估指标

该项目是一个利用AutoTrain训练的文本分类模型，旨在过滤Twitter上与特斯拉相关的不当内容。模型能识别包含恶意攻击、不当语言和极端政治观点的推文。在验证测试中，模型表现优异，F1值为0.81，准确率达78.3%。这为社交媒体内容管理提供了一个有效的自动化解决方案。

NSFW_text_classifier - DistilRoBERTa文本智能分类模型自动识别不当内容

DistilRoBERTaGithubHuggingfaceNSFW分类内容审核开源项目情感分析文本分析模型

DistilRoBERTa-base文本分类模型通过14317条Reddit帖子训练，可识别文本内容是否适合工作场合。模型采用NSFW(不适合工作场合)和SFW(适合工作场合)二分类方法，支持Pipeline快速部署，可用于社交媒体和在线社区的内容审核。

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。

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%。

rubert-tiny-toxicity - 不当和有害内容分类模型

GithubHuggingfacerubert-tiny不当内容多标签分类开源项目模型毒性社交网络评论

该开源项目基于cointegrated/rubert-tiny模型，旨在快速识别和分类俄语短文本中的不当和有害内容。通过多标签分类技术，该模型可针对谩骂、淫秽、威胁和声誉风险进行评估，协助社交网络内容审核。

autonlp-Gibberish-Detector-492513457 - 英语无意义文本智能分类模型

AutoNLPGithubHuggingface垃圾信息过滤开源项目机器学习模型自然语言处理语音识别

这个项目提供了一个基于机器学习的英语文本分类模型，能够有效识别和分类无意义文本(gibberish)。模型采用多级分类方法，可区分噪音、词语杂烩、轻微无意义和正常文本四种类型。经AutoNLP训练后，模型在验证集上的准确率达97.36%。该模型可通过API或Python代码集成到各种应用中，有助于提升聊天机器人、内容审核等系统的文本处理能力。

twitter-xlm-roberta-base-sentiment - 基于XLM-roBERTa的多语言推特情感分析模型

GithubHuggingfaceTwitterXLM-roBERTa多语言情感分析开源项目情感分类模型自然语言处理

这是一个基于XLM-roBERTa的多语言推特情感分析模型，经过约1.98亿条推文预训练，并针对8种语言的情感分析任务进行了微调。该模型可以轻松集成到NLP管道中，适用于多语言社交媒体文本的情感分类，支持阿拉伯语、英语、法语、德语、印地语、意大利语、西班牙语和葡萄牙语。

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