distilbert-base-fallacy-classification

适用于识别14种逻辑谬误的文本分类模型

distilbert-base-fallacy-classification 文本分类逻辑谬误训练数据集开源项目超参数模型 Huggingface Github

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。

Gender-Classification - DistilBERT微调模型实现高精度性别分类

DistilBERTGithubHuggingface开源项目性别识别数据分类模型模型训练深度学习

Gender-Classification是一个基于distilbert-base-uncased模型微调的性别分类项目。模型经过5轮训练，在验证集上达到了接近100%的分类准确率。项目采用Adam优化器和线性学习率调度器，学习率为2e-05。模型基于Transformers 4.25.1和PyTorch 1.13.0框架开发，为性别识别任务提供了一个参考实现。

bert-base-uncased-emotion - 情感数据集的高效文本分类模型

F1分数GithubHuggingfacebert-base-uncased-emotion准确率开源项目情感分析文本分类模型

bert-base-uncased模型针对情感数据集的微调结果显示，其在准确率和F1分数分别达到94.05%和94.06%。借助PyTorch和HuggingFace平台，该模型实现高效的情感文本分类，适用于社交媒体内容分析，特别是在Twitter环境中，为数据科学家和开发人员提供情感解析的精确工具。

mDeBERTa-v3-base-xnli-multilingual-nli-2mil7 - mDeBERTa-v3模型实现多语言自然语言推理和零样本分类

GithubHuggingfacemDeBERTa-v3多语言开源项目机器学习模型自然语言推理零样本分类

mDeBERTa-v3-base-xnli-multilingual-nli-2mil7是一个支持100种语言的自然语言推理和零样本分类模型。它基于mDeBERTa-v3-base架构,通过XNLI和multilingual-NLI-26lang-2mil7数据集微调,包含27种语言的270多万个文本对。该模型在XNLI和英语NLI测试中表现优异,展现出卓越的跨语言迁移能力,为多语言NLP任务提供了强大解决方案。

nli-deberta-v3-base - 基于DeBERTa-v3的自然语言推理模型

Cross-EncoderDeBERTaGithubHuggingfaceSentenceTransformers开源项目模型自然语言推理零样本分类

nli-deberta-v3-base是一个基于DeBERTa-v3的自然语言推理模型，通过SNLI和MultiNLI数据集训练而成。它能够分析句子对之间的关系，输出矛盾、蕴含和中性三种标签的概率分布。在SNLI测试集和MNLI不匹配集上，该模型分别达到了92.38%和90.04%的准确率。用户可以借助SentenceTransformers或Transformers库轻松调用此模型，同时它还支持零样本分类任务。

bert-turkish-text-classification - BERT土耳其语文本分类模型支持7大类别

BERTGithubHuggingfaceTurkish开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理

BERT土耳其语文本分类模型通过微调Turkish BERT预训练模型而来，利用TTc4900数据集训练出支持7个类别的分类能力。涵盖世界、经济、文化等领域，开发者可借助Transformers库快速部署，实现土耳其语文本的高效分类。

fast-bert - 快速训练和部署BERT与XLNet文本分类模型的深度学习库

Fast-BertGithub开源项目文本分类深度学习自然语言处理预训练模型

fast-bert是一个深度学习库,用于训练和部署基于BERT和XLNet的文本分类模型。它支持多类和多标签分类,提供数据处理、模型训练、参数调优和部署功能。该库集成了LAMB优化器和学习率查找器,旨在简化最新自然语言处理技术的应用过程。fast-bert适用于各类文本分类任务,能够帮助开发者快速构建高性能模型。

robust-sentiment-analysis - 使用distilBERT的情感分析模型，实现对社交媒体和客户反馈的精确分析

GithubHuggingfacedistilBERT合成数据客户反馈开源项目情感分析模型社交媒体分析

模型基于distilBERT结构并利用合成数据训练，可精确解析社交媒体、客户反馈和产品评价的情感变化。适用于品牌监测、市场研究和客户服务优化，支持五个情感分类，准确率达95%。帮助企业有效识别用户情绪动向。

roberta-fake-news-classification - 基于RoBERTa的新闻真假识别模型

GithubHuggingfaceKaggleroberta-base分类开源项目模型虚假新闻

此模型使用roberta-base进行微调，旨在识别虚假新闻，在特定数据集上达到100%的准确率。模型可供下载，并易于在代码中集成，通过输入新闻标题和内容来验证新闻的真实性。此外，Gradio接口提供了实时测试功能。

bert-classification-tutorial - BERT与Transformers库实现的新闻文本分类项目

BERTGithub开源项目文本分类深度学习自然语言处理预训练语言模型

这是一个基于BERT模型的现代化文本分类实现项目。项目采用最新的Python、PyTorch和Transformers库，为自然语言处理任务提供了高质量模板。完整流程涵盖数据准备、模型训练和评估，并具有清晰的代码结构和详细说明。虽然主要针对livedoor新闻语料库的分类任务，但也易于适应其他文本分类需求。

distilbert-base-uncased-ag-news - 使用精简版模型增强新闻文本分类性能

GithubHuggingfaceTextAttackdistilbert-base-uncased交叉熵损失函数准确率序列分类开源项目模型

该项目通过使用TextAttack工具和ag_news数据集对distilbert-base-uncased模型进行微调，提升了文本分类的精确度。模型经过5个周期的训练，采用了32的批量大小、2e-05的学习率和128的最大序列长度。在分类任务中采用了交叉熵损失函数。模型在验证集测试中取得了0.9479的最佳准确度。详见TextAttack的GitHub页面。

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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

白日梦AI

白日梦AI提供专注于AI视频生成的多样化功能，包括文生视频、动态画面和形象生成等，帮助用户快速上手，创造专业级内容。

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讯飞绘镜

讯飞绘镜是一个支持从创意到完整视频创作的智能平台，用户可以快速生成视频素材并创作独特的音乐视频和故事。平台提供多样化的主题和精选作品，帮助用户探索创意灵感。

讯飞文书

讯飞文书依托讯飞星火大模型，为文书写作者提供从素材筹备到稿件撰写及审稿的全程支持。通过录音智记和以稿写稿等功能，满足事务性工作的高频需求，帮助撰稿人节省精力，提高效率，优化工作与生活。

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

AIWritePaper论文写作

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