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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-base-CoLA - RoBERTa模型在CoLA任务上的微调和性能分析
GithubHuggingfaceTextAttack分类任务开源项目机器学习模型模型训练自然语言处理
本项目展示了roberta-base模型在GLUE数据集的CoLA任务上的微调过程。模型经过5轮训练,使用32批量大小、2e-05学习率和128最大序列长度。采用交叉熵损失函数,模型在首轮训练后即达到85%的评估集准确率。这一结果凸显了RoBERTa模型在语言可接受性判断任务中的出色表现。
llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理
Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化
llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行,并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。
language-detection-fine-tuned-on-xlm-roberta-base - 精度提升的语言检测模型,基于xlm-roberta-base优化
GithubHuggingfacelanguage-detection-fine-tuned-on-xlm-roberta-basexlm-roberta-base准确率开源项目模型模型微调语言检测
该项目展示了一个基于xlm-roberta-base模型优化的语言检测应用,使用common_language数据集实现了0.9738的高准确率。模型使用Adam优化器和线性学习率调度加快训练过程,混合精度训练提升效率。适用于多语言环境中需要高精度语言分类的场景。
ShieldLM-7B-internlm2 - 中英双语AI内容安全检测模型 支持自定义规则审核
GithubHuggingfaceShieldLM人工智能双语模型大语言模型安全检测开源项目模型
ShieldLM-7B-internlm2是基于internlm2-chat-7b开发的内容安全检测模型,主要用于识别大语言模型输出内容中的安全风险。模型支持中英双语检测,遵循通用安全标准,可根据需求自定义检测规则并提供判断依据。经测试,其检测性能在多个测试集上优于GPT-4等主流安全检测模型。
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。
financial-roberta-large-sentiment - RoBERTa架构优化的金融文本情感分析模型
ESGGithubHuggingfaceRoBERTa开源项目情感分析机器学习模型模型金融文本
Financial-RoBERTa是一个基于RoBERTa-Large架构优化的金融文本情感分析模型。它能分析财务报表、盈利公告、业绩电话会议记录等多种金融文本,输出积极、消极或中性的情感判断。模型经过大规模金融语料训练,并提供Hugging Face接口,便于企业和研究人员使用。该模型支持多种金融文档类型,包括10-K、10-Q、8-K报告、CSR报告和ESG新闻等。
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。
BERTweet - 专为英语推文预训练的大规模语言模型,助力自然语言处理
BERTweetCOVID-19GithubRoBERTa开源项目英文推文语言模型
BERTweet是首个专为英语推文预训练的公共语言模型,基于RoBERTa预训练程序,使用850M条推文数据进行训练,包含普通推文和疫情相关推文。BERTweet提供多种预训练模型,能够无缝集成于transformers和fairseq框架,支持情感分析、命名实体识别等自然语言处理任务,为研究和应用提供有力支持。
awesome-huggingface - 综合NLP开源项目与Hugging Face集成工具
GithubHugging FaceNLP工具包transformers开源项目机器学习自然语言处理
该项目列出了多个优秀的开源项目和应用,均与Hugging Face库集成,为各类NLP任务提供有效的解决方案。内容涵盖官方库教程、NLP工具包、文本表示、推理引擎、模型扩展、模型压缩、对抗攻击、风格转换、情感分析、语法纠正、翻译、知识与实体、语音处理、多模态学习、强化学习、问答系统、推荐系统、评估工具、神经搜索、云支持和硬件支持等多个领域。此项目能够帮助用户找到并使用适合的工具和库,提升自然语言处理任务的效率和效果。
BERTopic - 高效的Transformers主题建模,支持多种模式
BERTopicGithubPythonc-TF-IDFtransformers主题建模开源项目
BERTopic是一种利用Transformers和c-TF-IDF进行主题建模的技术,能够生成易于解释的密集主题聚类,同时保留关键词描述。该项目支持多种主题建模方法,如有监督、半监督和无监督模式,具有模块化和高扩展性。丰富的可视化功能和多种表示方法进一步支持深入分析。BERTopic还兼容多种嵌入模型,并支持多语言处理,适应不同应用场景。
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