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distilbert-base-fallacy-classification

适用于识别14种逻辑谬误的文本分类模型

模型基于Logical Fallacy Dataset微调,支持识别14种逻辑谬误,如人身攻击、诉诸大众、情感诉求、以及循环论证等。通过transformers库的pipeline,简化文本分类过程,提升文本分析的准确率,助力识别常见推理谬误。

distilbert-base-uncased-mnli - DistilBERT零样本文本分类模型在MNLI数据集上的应用
DistilBERTGithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型自然语言推理零样本分类
DistilBERT零样本文本分类模型在MNLI数据集上微调,适用于多种英语文本分类任务。模型在MNLI和MNLI-mm评估中均达82.0%准确率,展现出优秀性能。虽然使用简便,但需注意潜在偏见问题。模型由Typeform团队开发,在AWS EC2 P3实例上训练。该模型为自然语言处理领域提供了有力工具,同时也引发了对AI公平性的思考。
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。
nli-distilroberta-base - DistilRoBERTa自然语言推理跨编码器模型
GithubHuggingfaceSentenceTransformersdistilroberta-base开源项目模型自然语言推理跨编码器零样本分类
nli-distilroberta-base是一个基于DistilRoBERTa的自然语言推理模型。该模型在SNLI和MultiNLI数据集上训练,能够判断句子对之间的矛盾、蕴含和中性关系。除了自然语言推理,它还支持零样本文本分类。模型可通过SentenceTransformers或Transformers库轻松集成,适用于多种自然语言处理应用。
distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english - 基于SST-2数据集微调的DistilBERT情感分析模型达到91.3%分类准确率
DistilBERTGithubHuggingfaceSST-2开源项目文本分类机器学习模型模型偏见
这是一个在SST-2数据集上微调的DistilBERT情感分析模型,通过优化学习参数实现91.3%的分类准确率。模型支持英文文本的情感二分类,但在处理不同国家相关文本时存在潜在偏见。作为一个轻量级BERT变体,该模型在保持性能的同时显著降低了计算资源需求。
distilbert-base-multilingual-cased-sentiment - 多语种情感分析模型的高效文本分类能力
Amazon评论GithubHuggingfacedistilbert-base-multilingual-cased-sentiment开源项目情感分析文本分类机器学习模型
本项目基于distilbert-base-multilingual-cased模型进行微调,在amazon_reviews_multi数据集上实现了优异的文本分类效果,准确率和F1值均为0.7648。模型通过优化训练参数和分布式数据处理,实现高效运行,适合多语言情感分析应用场景,可用于全球市场的用户评价分析。
my_awesome_model - DistilBERT微调的高效文本分类模型
DistilBERTGithubHugging FaceHuggingface开源项目机器学习模型模型微调自然语言处理
my_awesome_model是一个基于distilbert-base-uncased微调的文本分类模型。该模型在未知数据集上训练,经过3轮迭代后,训练损失降至0.0632,验证损失为0.2355,训练准确率达92.95%。模型采用Adam优化器和多项式衰减学习率。虽然缺乏具体任务信息,但其性能表现显示了良好的文本分类潜力。
distilroberta-base-offensive-hateful-speech-text-multiclassification - 基于DistilRoBERTa的多分类攻击性和仇恨言论检测模型
GithubHuggingfacedistilroberta-base仇恨言论检测多分类开源项目文本分类模型预训练模型
这是一个基于DistilRoBERTa-base的预训练模型,专门用于多分类攻击性和仇恨言论检测。该模型在原创数据集上进行微调,准确率达到94.50%。项目提供了Hugging Face上的数据集和演示空间,以及GitHub上的训练notebook。这为研究人员和开发者提供了一个高效工具,用于识别和分类在线有害内容。
news-category-classification-distilbert - 使用21万条HuffPost头条数据训练的新闻分类模型
GithubHuggingfacedistilbert开源项目数据集新闻分类机器学习标题分析模型
该项目开源了一个经过HuffPost新闻标题训练的分类模型,采用DistilBERT架构,基于2012-2022年间的21万条新闻数据构建。模型专注于新闻类别识别,提供完整的数据来源和技术文档,可用于新闻分析和内容分类应用。
distilbert-imdb - IMDB电影评论情感分析模型实现92.8%准确率
DistilBERTGithubHuggingfaceIMDB数据集准确率开源项目文本分类模型模型微调
该文本分类模型通过在IMDB数据集上对distilbert-base-uncased进行微调而来,主要用于电影评论情感分析。模型基于Transformers 4.15.0和PyTorch 1.10.0开发,使用Adam优化器和线性学习率调度器,经过单轮训练在评估集上达到92.8%的准确率。
distilbert-base-multilingual-cased-sentiments-student - 基于DistilBERT的多语言情感分析模型
DistilBERTGithubHuggingface多语言模型开源项目情感分析文本分类模型零样本蒸馏
这是一个基于DistilBERT的多语言情感分析模型,通过零样本分类管道在多语言情感数据集上进行蒸馏。模型支持英语、阿拉伯语、德语等多种语言,可用于情感分类任务。采用零样本蒸馏技术,在保持较高准确率的同时,有效降低了模型规模。该模型为多语言情感分析提供了一个高效且灵活的解决方案。
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