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ToxicityModel

基于RoBERTa的毒性检测与评分优化工具

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。

roberta-large-mnli - RoBERTa大型模型微调的零样本分类模型
GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理语言模型
roberta-large-mnli是基于RoBERTa大型模型在MNLI语料库上微调的自然语言推理模型。该模型在零样本分类任务中表现优异,适用于句对分类和序列分类。它采用transformer架构,通过掩码语言建模进行预训练,在GLUE和XNLI基准测试中成绩卓越。然而,用户需注意模型可能存在偏见,不适合生成事实性内容或用于可能造成负面影响的场景。
password-model - 基于RoBERTa的密码误报过滤分类模型
Credential DiggerGithubHuggingfaceRoBERTa代码安全密码检测开源项目机器学习模型
这个基于RoBERTa的文本分类模型为Credential Digger工具提供密码扫描误报过滤功能。该模型由SAP OSS在泄漏检测数据集上完成微调,能有效识别和过滤代码扫描中的误报密码,提升了代码安全分析的准确度。集成在Credential Digger中的这个模型简化了开发者的安全审查工作流程。
twitter-roberta-large-2022-154m - 训练于154M推文的RoBERTa-large模型(2022年数据)及其应用
GithubHuggingfaceRoBERTa-large开源项目推特掩码语言模型模型特征提取自然语言处理
本项目提供了一种经过2022年12月底前154M条推文训练的RoBERTa-large模型,主要用于推文数据的理解和解析。它通过Twitter Academic API获取并过滤推文,实现了高级文本预处理、掩码语言模型和特征提取的应用示例。用户可借助标准Transformers接口进行推文分析及嵌入提取,同时适用于对比在不同时间段训练的模型的预测结果和困惑度得分,为研究人员提供更深入分析推特时间序列数据的工具。
ChemBERTa-zinc-base-v1 - 面向分子结构预测与化学特性分析的深度学习模型
ChemBERTaGithubHuggingfaceRoBERTaSMILES化学机器学习开源项目模型深度学习
ChemBERTa-zinc-base-v1是一个专注于化学分子结构分析的深度学习模型。通过对大规模分子数据的训练,该模型能够进行分子结构预测,并支持毒性、溶解度、药物相似性等化学特性分析。模型创新地将自然语言处理技术应用于化学领域,为研究人员提供了一个高效的分子结构分析工具。
stackoverflow-roberta-base-sentiment - 软件工程文本情感分析的RoBERTa模型
GithubHuggingfaceRoBERTaStackOverflow开源项目情感分析模型自然语言处理软件工程
stackoverflow-roberta-base-sentiment是一个专门用于软件工程文本情感分析的RoBERTa模型。它基于cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment模型,使用StackOverflow4423数据集进行微调。该模型能够分析软件工程相关文本的正面、中性和负面情感倾向。通过简单的Python代码,开发者可以快速实现情感分析。这个开源项目为软件开发社区提供了一个分析开发者反馈和讨论的实用工具。
pretrained-xlmR-food - XLM-RoBERTa多语言食品文本分类模型
GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型模型卡片模型评估神经网络
pretrained-xlmR-food是一个基于XLM-RoBERTa的多语言食品文本分类模型。该模型可处理多种语言的食品描述、评论和标签,适用于食品安全分析、菜单分类等场景。项目提供了模型使用指南和性能评估结果,便于研究人员和开发者快速应用。
v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节语言模型
了解先进自然语言处理开源模型的信息,包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露,但以上内容可为开发和应用提供重要参考。
mmlw-roberta-large - 增强自然语言处理适用性的多任务学习模型
GithubHuggingfacesentence-transformers句子相似度开源项目文本分类模型特征提取聚类
该开源项目mmlw-roberta-large通过多任务学习提高了自然语言处理性能,尤其在句子相似性、分类和检索等任务上表现突出。模型适用于多种数据集,如MTEB AllegroReviews和MTEB ArguAna-PL,实现了较高的准确率和F1值。使用了sentence-transformers和transformers技术,确保在大规模数据集上的优异表现。
roberta-large - 大型英语预训练模型,适合多种任务优化
GithubHuggingfaceRoBERTaTransformer模型开源项目模型语言模型遮蔽语言建模预训练模型
RoBERTa是一个自监督学习的变压器模型,通过掩码语言建模(MLM)目标优化英语语言的表示。主要用于细调下游任务,如序列和标记分类以及问答。此模型预训练于包括BookCorpus和Wikipedia在内的五个大型语料库,使用BPE分词法和动态掩码训练,实现双向句子表示,并在GLUE测试中表现优异,适合在PyTorch和TensorFlow中应用。
scenario-teacher-data-hate_speech_filipino-model-xlm-roberta-base - 优化后的模型用于菲律宾语的仇恨言论检测
GithubHuggingfacexlm-roberta-base仇恨言论准确率开源项目数据集模型训练过程
该项目利用xlm-roberta-base模型微调适用于菲律宾语的仇恨言论检测,已达到78.17%的准确率和76.87%的F1得分。模型特别适应于处理此类任务,通过调整学习率和其他超参数优化性能。训练使用了Adam优化和线性学习率调度策略,总计训练了6969个epoch。
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