ToxicityModel

基于RoBERTa的毒性检测与评分优化工具

词汇评级毒性识别开源项目模型 Huggingface AI辅助 ToxicityModel transformers Github

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。

Github

Huggingface

介绍相关项目

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。

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。

distilroberta-base-rejection-v1 - DistilRoBERTa模型用于检测LLM输出拒绝响应准确率98.87%

GithubHuggingfaceLLMProtectAIdistilroberta-base开源项目拒绝检测文本分类模型

这是一个基于DistilRoBERTa的微调模型，用于检测大型语言模型(LLM)输出中的拒绝响应。模型将输入分为正常输出和拒绝检测两类，评估准确率达98.87%。采用Apache 2.0许可证，支持Transformers和ONNX运行时，易于集成。适用于内容审核和安全防护，可识别LLM对不当内容的拒绝响应。

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

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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。

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

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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。

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。

xlm-roberta-base-language-detection - 多语言文本自动识别模型

GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理语言识别

这是一个基于XLM-RoBERTa模型微调的多语言文本分类工具，可识别20种语言，测试集准确率达99.6%。模型通过简单的pipeline API快速部署，适用于多语言环境下的自动语言检测。与基准模型相比，该工具在准确性和易用性方面均有提升，为自然语言处理应用提供了可靠的语言识别功能。

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-bias - 基于DistilROBERTA架构实现的文本偏见智能识别

DistilROBERTAGithubHuggingface偏见检测开源项目文本分类模型维基百科自然语言处理

模型采用distilroberta-base作为基础架构，通过wikirev-bias数据集进行微调。它能够准确区分文本是否包含偏见，将其分类为中性或偏见性内容。该模型在内容审核和文本分析领域具有广泛应用前景。

roberta-large-openai-detector - RoBERTa大型模型微调的GPT-2文本检测工具

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RoBERTa大型模型微调的GPT-2文本检测器是OpenAI开发的开源工具，专门用于识别GPT-2模型生成的文本。该模型对1.5B参数GPT-2生成的内容有约95%的检测准确率。它支持合成文本生成研究，但也可能被滥用于逃避检测。使用时应注意模型局限性，并与其他方法结合以提高检测效果。

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