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RoBERTa垃圾短信检测系统提升组织安全防护能力

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。

CentralBankRoBERTa-sentiment-classifier - RoBERTa架构中央银行沟通情感分析模型
CentralBankRoBERTaGithubHuggingface中央银行通讯开源项目情感分析模型自然语言处理金融
CentralBankRoBERTa-sentiment-classifier是一个专门用于分析中央银行沟通的情感分析模型。该模型基于RoBERTa架构,能够识别涉及家庭、企业、金融部门和政府的句子情感。经过大规模数据集微调后,模型准确率达到88%。研究人员可通过Hugging Face Transformers库轻松使用该模型,实现中央银行文本的自动化情感分析。
twitter-roberta-base - 社交媒体推文特化的RoBERTa基础模型
GithubHuggingfaceTwitter-roBERTa-base开源项目推文分析数据预处理机器学习模型特征提取
该模型在经过5800万推文数据训练后基于原始RoBERTa基础模型优化,旨在提高其对Twitter数据的自然语言处理性能。用户可通过TweetEval官方仓库评估该模型,示例功能包括文本预处理、掩码语言模型、推文嵌入及特征提取,适用于情感分析及文本相似度判定等用途。
gibberish-text-detector - AutoNLP训练的多分类模型实现精准检测无意义文本
AutoNLPGithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型模型评估自然语言处理
gibberish-text-detector是基于AutoNLP训练的多分类模型,专注于无意义文本检测。模型在验证集上达到97.36%的准确率和F1分数,性能卓越。开发者可通过CURL或Python API便捷使用,实现高效的文本质量评估。该工具不仅识别无意义文本,还有助于优化内容质量,提升整体用户体验。
chinese-roberta-wwm-ext-large - 中文自然语言处理的全词掩码预训练模型
BERTGithubHuggingface中文自然语言处理全词掩码开源项目模型知识蒸馏预训练模型
中文BERT全词掩码预训练模型加速中文自然语言处理,提升精准语义理解。基于Google BERT并结合全词掩码策略,其在文本分类、情感分析以及问答系统等多种NLP应用中表现优异,是探索中文语言理解的有力工具。
twitter-roberta-base-dec2021-tweet-topic-multi-all - 基于RoBERTa的多标签推文主题分类模型
GithubHuggingfaceTwitter RoBERTa多标签分类开源项目文本分类机器学习模型模型自然语言处理
这是一个基于twitter-roberta-base-dec2021的微调模型,专注于多标签推文主题分类。模型在tweet_topic_multi数据集上训练,在test_2021测试集上实现76.48%的微平均F1分数。它能有效识别社交媒体文本中的多个主题,为内容分析提供了可靠的自然语言处理工具。
twitter-roberta-base-emotion-multilabel-latest - 精确识别推文情绪的多标签分类模型
GithubHuggingfacetweetnlptwitter-roberta-base-emotion-multilabel-latest多标签分类开源项目情感分析机器学习模型
该项目微调了cardiffnlp/twitter-roberta-base-2022-154m模型,专注于SemEval 2018情感分析任务,显著增强推文的多标签情绪分类能力。模型在测试集上的F1 micro为0.7169,F1 macro为0.5464,是推文情感分析的理想选择。适用于tweetnlp和transformers中的文本分类任务,支持通过Python加载工具进行灵活使用,有助于社交媒体情感解析。
twitter-xlm-roberta-base-sentiment-finetunned - XLM-RoBERTa微调的多语言Twitter情感分析模型
GithubHuggingfaceXLM-Roberta多语言模型开源项目情感分类文本分类模型模型微调
该模型是Citizen Lab团队基于XLM-RoBERTa架构微调的多语言Twitter情感分类器。支持英语、荷兰语、法语等10种语言,可准确识别文本的正面、负面和中性情感。模型在F1分数和准确率方面表现出色,使用简单,适用于多种社交媒体情感分析场景。
roberta-base-finetuned-jd-binary-chinese - 精准中文文本分类的先进模型
GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目微调数据集文本分类模型预训练模型
本文介绍了5个中文RoBERTa-Base分类模型,这些模型由UER-py和TencentPretrain进行微调,基于用户评论与新闻文章的数据集实现精准分类。文章详细解释了模型的使用方法,并提供下载链接,同时概述了在腾讯云上进行的微调过程及优化参数,确保最佳性能。
roberta-large-NER - XLM-RoBERTa大型模型用于多语言命名实体识别
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa人工智能命名实体识别多语言模型开源项目模型自然语言处理
XLM-RoBERTa-large模型基础上微调的多语言命名实体识别工具,支持100多种语言。在英语CoNLL-2003数据集上训练,可用于命名实体识别和词性标注等标记分类任务。该模型由Facebook AI研究团队开发,具有强大的跨语言能力,但存在潜在偏见和局限性。作为自然语言处理的重要工具,它为多语言文本分析提供了有力支持。
wildguard - 开源的用户请求与AI响应安全检测工具
GithubHuggingfaceWildGuard人工智能安全内容审核开源项目拒绝检测有害内容检测模型
这是一款开源工具,用于检测用户请求和AI响应的潜在危害与拒绝。在多项基准测试中表现出色,超越现有开源模型,并在对抗性提示的有害性评估中胜过GPT-4。它的审核涵盖隐私、虚假信息、有害语言和恶意用途等风险,为内容治理提供全面支持。虽然可能存在一定误判,但在审核准确性上表现领先。
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