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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。

Text-Moderation - 基于Deberta-v3的多分类文本审核系统
AutotrainDeBERTaGithubHuggingface内容分类开源项目文本审核模型自然语言处理
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。
deberta-v3-large-mnli - DeBERTa-v3-large模型在MNLI数据集上的文本蕴含分类应用
DeBERTa-v3GithubHuggingfaceMulti-NLI开源项目文本蕴含机器学习模型自然语言处理
此开源项目提供了一个基于DeBERTa-v3-large模型在MNLI数据集上微调的文本蕴含分类模型。模型能够预测两段文本之间的蕴含关系,输出蕴含和矛盾的概率。它适用于需要判断文本语义关系的多种场景,如问答系统、信息检索等。开发者可以将此模型集成到项目中,以增强文本理解和分析能力。
distilbart-mnli-github-issues - 利用零样本分类优化GitHub问题分类
BART-large-mnliGitHub issues classifierGithubHuggingface开源项目文本分类模型转换器零样本分类
本项目使用零样本分类技术,通过distilbart-mnli模型有效分类GitHub问题,辅以BART-large-mnli教师模型指导,识别特性请求、错误等问题类型,预测一致性达94.82%。该NLP解决方案提升分类准确度,支持自定义训练,适合客户服务和技术支持。项目还提供详细的训练数据与模型选择说明,为用户提供清晰的指导和实际应用案例。
chatbot-bert-classification - 基于BERT的聊天机器人文本分类模型
Apache 2.0GithubHuggingface代码共享开源协议开源许可开源项目模型软件许可
这是一个应用BERT模型进行聊天机器人文本分类的开源项目。该项目利用先进的自然语言处理技术,实现对用户输入文本的准确分类,帮助开发者构建智能对话系统。项目采用Apache-2.0许可证,为开发者提供了灵活的使用权限。
bias_identificaiton45 - 基于RoBERTa的10类偏见识别模型
GithubHuggingfacePriyaPatel/Bias_identificationRoBERTa偏见识别开源项目文本分类机器学习模型
该偏见识别模型基于RoBERTa架构,通过微调实现对10种偏见类型的分类。涵盖范围包括种族、性别、年龄等多个维度,在测试集上准确率达98.32%。模型可应用于自然语言处理研究,特别是偏见分析领域。支持通过Hugging Face transformers库快速部署使用。
NSFW_text_classifier - DistilRoBERTa文本智能分类模型自动识别不当内容
DistilRoBERTaGithubHuggingfaceNSFW分类内容审核开源项目情感分析文本分析模型
DistilRoBERTa-base文本分类模型通过14317条Reddit帖子训练,可识别文本内容是否适合工作场合。模型采用NSFW(不适合工作场合)和SFW(适合工作场合)二分类方法,支持Pipeline快速部署,可用于社交媒体和在线社区的内容审核。
DeBERTa-v3-large-mnli-fever-anli-ling-wanli - 多数据集微调的自然语言推理模型 实现零样本分类和NLI任务
DeBERTa-v3-largeGithubHuggingface开源项目文本分类模型模型训练自然语言推理零样本分类
DeBERTa-v3-large-mnli-fever-anli-ling-wanli模型在多个自然语言推理数据集上进行了微调。该模型在ANLI基准测试中表现优异,是Hugging Face Hub上性能领先的NLI模型。它支持零样本分类,并在MultiNLI、ANLI、LingNLI和WANLI等数据集上达到了先进水平。这个基于Microsoft DeBERTa-v3-large的模型整合了多项创新技术,为自然语言理解任务提供了有效解决方案。
albert-base-v2-fakenews-discriminator - 假新闻检测模型,基于albert-base-v2,具备高准确率和良好的训练参数优化潜力
GithubHuggingfacealbert-base-v2假新闻准确率分类器开源项目模型真实新闻
该模型是基于albert-base-v2微调而成的假新闻判别工具,使用假新闻和真实新闻数据集进行训练,达到了97.58%的高准确率。模型采用低学习率的优化算法和线性学习率调度器,经过优化的训练参数使其在识别假新闻方面效果显著,适合多种应用场景。通过这种技术,可以提升信息的精准度和可靠性。
bert-base-cased - 使用预训练双向Transformer模型提升语言理解能力
BERTGithubHuggingface句子分类开源项目掩码语言建模模型自监督学习预训练
BERT是一种通过自监督学习预训练的双向Transformer模型,旨在改善英语语言理解。基于大型语料库的预训练,使其能学习句子的双向表示,适用于序列分类、标记分类和问答任务。通过Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction目标进行预训练,BERT在各类任务中展现出卓越表现,但注意选择合适的训练数据以避免潜在偏见。
distilbert-extractive-qa-project - 描述NLP模型卡片的功能与使用
GithubHuggingfacetransformers偏见和风险开源项目模型模型卡片环境影响训练详细信息
该项目为NLP模型卡片提供信息展示和使用指导,涵盖训练细节、用途范围、偏见与风险和环境影响等方面。虽然模型卡片信息有待完善,但项目提供了基础框架与导向,帮助评估模型应用和识别潜在风险及局限性。用户可以按步骤快速开始使用该模型。
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