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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

Erlangshen-Roberta-330M-Sentiment - 基于RoBERTa的高性能中文情感分析模型

GithubHuggingfaceRoBERTa中文模型开源项目微调情感分析模型自然语言理解

Erlangshen-Roberta-330M-Sentiment是一个基于RoBERTa-wwm-ext-large的中文情感分析模型。该模型在8个中文情感分析数据集（共227347个样本）上进行微调，在ASAP-SENT、ASAP-ASPECT和ChnSentiCorp等多个任务中表现优异。这个模型为中文自然语言理解，尤其是情感分析领域提供了强大支持。研究人员和开发者可以通过简单的API调用，将其集成到各类NLP项目中，提升情感分析能力。

roberta-base-zeroshot-v2.0-c - 商用优化的零样本文本分类工具

GithubHugging FaceHuggingfacezeroshot分类商业友好数据开源项目模型模型训练自然语言推理

该系列模型专为Hugging Face平台优化，支持在GPU和CPU上进行零样本分类，无需预先训练数据。最近的改进包括基于商业友好的数据集训练，能满足严苛的许可条件。roberta和deberta系列以合理的准确性和速度满足不同需求，可用于多种语言和大范围文本输入，非常适合全球多样化的应用场景。最新的模型更新可在Zeroshot Classifier Collection中查阅，确保多种使用环境下的合规性。

robust-sentiment-analysis - 使用distilBERT的情感分析模型，实现对社交媒体和客户反馈的精确分析

GithubHuggingfacedistilBERT合成数据客户反馈开源项目情感分析模型社交媒体分析

模型基于distilBERT结构并利用合成数据训练，可精确解析社交媒体、客户反馈和产品评价的情感变化。适用于品牌监测、市场研究和客户服务优化，支持五个情感分类，准确率达95%。帮助企业有效识别用户情绪动向。

roberta-large-ner-english - 基于RoBERTa的英语命名实体识别模型擅长处理非正式文本

GithubHuggingFaceHuggingfaceNERroberta-large实体识别开源项目模型自然语言处理

roberta-large-ner-english是一个基于RoBERTa大型模型微调的英语命名实体识别模型。它在CoNLL-2003数据集上训练，在验证集上实现了97.53%的F1分数。该模型在处理电子邮件、聊天等非正式文本时表现优异，尤其擅长识别不以大写字母开头的实体。相比SpaCy，它在非正式文本上的表现更出色。模型可识别人名、组织、地点和杂项实体，并可通过HuggingFace库轻松集成到NLP项目中。

twitter-xlm-roberta-base-sentiment-multilingual - XLM-RoBERTa模型在多语言推特情感分析中的应用

GithubHuggingfaceXLM-RoBERTasentiment analysistweetnlp多语言开源项目文本分类模型

本项目是基于cardiffnlp/twitter-xlm-roberta-base模型针对多语言推特情感分析进行的微调。模型在cardiffnlp/tweet_sentiment_multilingual数据集上训练，通过tweetnlp库实现。测试结果显示，模型在F1分数和准确率方面均达到约69%的性能。研究人员和开发者可使用简单的Python代码调用此模型，为多语言社交媒体内容分析提供了实用的解决方案。

Llama-Guard-3-1B - 改进AI模型内容安全分类，降低在多平台部署成本

GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta内容安全开源项目文本生成模型模型许可

Llama Guard 3-1B是一款专为内容安全分类设计的精调模型，能够识别大规模语言模型输入和输出中的安全性问题。模型优化后符合MLCommons标准，并降低了在移动设备上的部署成本。可通过transformers库或原始llama代码库调用，支持自定义和剔除类别。提供1B及其精简版两种版本，适用于多种操作环境。

deid_roberta_i2b2 - RoBERTa模型用于医疗记录去标识化

GithubHIPAAHuggingfaceI2B2RoBERTa医疗记录去标识化开源项目模型自然语言处理

这是一个基于RoBERTa的序列标注模型，专门用于医疗记录去标识化。模型能识别11种受保护健康信息类型，采用BILOU标记方案。在I2B2 2014数据集上训练后，可自动从医疗记录中移除敏感信息。项目提供了使用说明、数据格式要求和示例代码，便于快速应用。

jailbreak-classifier - 提示分类工具，增强系统安全与内容审核

GithubHuggingfaceJailbreak Classifier安全开源项目文本分类机器学习模型规范化

项目基于BERT模型微调，专用于识别破解与无害提示信息。利用jailbreak-classification数据集进行训练，可应用于安全和内容审核场景，提升系统安全性与审核能力，是一个多平台适用的解决方案。

twitter-roberta-base-sentiment-latest - RoBERTa基础的推特情感分析模型支持英文社交媒体文本

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

这是一个基于RoBERTa-base的推特情感分析模型，通过1.24亿条推文训练并针对情感分析任务微调。模型可将英文推文分类为积极、中性或消极，支持Transformers库集成。适用于社交媒体分析和舆情监测等场景，是TweetNLP项目的组成部分，体现了社交媒体自然语言处理的最新进展。

indonesian-roberta-base-sentiment-classifier - 印尼语RoBERTa情感分类器：高精度的开源NLP工具

GithubHuggingfaceRoBERTa印尼语情感分类开源项目情感分析模型深度学习自然语言处理

这是一个基于RoBERTa架构的印尼语情感分类器，在indonlu的SmSA数据集上微调而成。模型在评估集上展现出卓越性能，准确率达94.36%，F1值达92.42%。它支持多种深度学习框架，易于集成到各类情感分析应用中。作为开源项目，该模型为印尼语自然语言处理领域提供了一个高效可靠的工具，推动了相关研究和应用的发展。模型采用了124M参数的RoBERTa Base架构，在印尼语评论和评论数据上训练。它不仅在评估集上表现优异，在基准测试集上也达到了93.2%的准确率和91.02%的F1值。该项目提供了详细的使用说明和评估结果，方便研究者和开发者快速上手和复现实验。

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