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。

bert-base-uncased-yelp-polarity - BERT模型基于Yelp评论数据集实现高准确率情感分析

GithubHuggingfaceTextAttackbert-base-uncased序列分类开源项目模型模型微调自然语言处理

该项目基于bert-base-uncased模型，利用TextAttack框架和yelp_polarity数据集进行微调，构建了一个文本情感分类器。经过5轮训练，模型在评估集上达到96.99%的准确率。支持最大256的序列长度，专门用于Yelp评论的情感分析。模型采用16的批次大小和5e-05的学习率，展现出优秀的性能表现。

mDeBERTa-v3-base-mnli-xnli - 支持100种语言的零样本分类和自然语言推理模型

GithubHuggingfaceXNLI数据集mDeBERTa-v3多语言模型开源项目模型自然语言推理零样本分类

mDeBERTa-v3-base-mnli-xnli是一个支持100种语言的自然语言推理模型。它在XNLI和MNLI数据集上进行微调,在15种语言的XNLI测试集上达到80.8%的平均准确率。该模型可用于零样本分类和NLI任务,为多语言NLP应用提供了有效解决方案。模型基于Microsoft的mDeBERTa-v3架构,在CC100多语言数据集上预训练。

typo-detector-distilbert-en - 基于DistilBERT的英文拼写错误检测模型

DistilBERTGithubHuggingfaceNLPTransformerstoken分类开源项目拼写错误检测模型

typo-detector-distilbert-en是一个开源的英文拼写错误检测模型，基于DistilBERT架构。该模型能以98.5%的召回率和99.2%的精确度识别文本中的拼写错误。它通过Transformers库实现，便于集成到现有项目中。这个模型适用于文本编辑、内容审核等多种场景，可有效提升文本质量。

distilbert-base-uncased - 紧凑高效的语言模型，提升下游任务处理速度

DistilBERTGithubHuggingface使用限制开源项目模型模型压缩训练数据语言模型

DistilBERT是一种高效的Transformers模型，比原始BERT更小更快，适合快速推理的下游任务。通过自监督预训练，它支持掩码语言建模和句子预测。主要用于全句任务如分类和问答，尽管继承了部分原模型偏见。在海量公开数据的支持下，DistilBERT在多种任务中表现优异，兼顾性能和速度。可在模型中心查看微调版本。

emotion-english-distilroberta-base - DistilRoBERTa英文文本情感分析模型

DistilRoBERTaGithubHugging FaceHuggingface开源项目情感分类机器学习模型自然语言处理

该模型基于DistilRoBERTa-base微调，用于英文文本情感分析。可预测7种情绪：愤怒、厌恶、恐惧、快乐、中性、悲伤和惊讶。训练数据来自Twitter、Reddit等6个多样化数据集。提供简单的3行代码使用方法，适用于单个文本和完整数据集分析。模型在平衡数据集上的评估准确率为66%，远高于随机基准。

distilroberta-base-rejection-v1 - DistilRoBERTa模型用于检测LLM输出拒绝响应准确率98.87%

GithubHuggingfaceLLMProtectAIdistilroberta-base开源项目拒绝检测文本分类模型

这是一个基于DistilRoBERTa的微调模型，用于检测大型语言模型(LLM)输出中的拒绝响应。模型将输入分为正常输出和拒绝检测两类，评估准确率达98.87%。采用Apache 2.0许可证，支持Transformers和ONNX运行时，易于集成。适用于内容审核和安全防护，可识别LLM对不当内容的拒绝响应。

distilbert-base-uncased-CoLA - DistilBERT模型在CoLA任务上的微调与应用

GithubHuggingfaceTextAttack开源项目数据集机器学习模型模型微调自然语言处理

本项目展示了基于TextAttack框架的distilbert-base-uncased模型在CoLA（语言可接受性语料库）任务上的微调过程。模型经过5轮训练，批量大小为64，学习率为3e-05，最大序列长度为128。在第2轮训练后，模型在评估集上达到了82.36%的最佳准确率。该项目为研究者提供了一个在特定NLP任务上高效应用BERT变体模型的实例。

bert-toxic-comment-classification - BERT模型在毒性评论分类中的应用与实现

BERTGithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型模型训练毒性评论分类

该项目基于BERT模型，通过fine-tuning实现毒性评论的智能分类。模型在1500行测试数据上达到0.95 AUC，采用Kaggle竞赛数据集训练。项目提供简洁的Python接口，便于开发者快速集成文本毒性检测功能。适用于构建在线社区、内容平台的评论审核系统。

sentiment_analysis_model - BERT模型的情感分析应用

BERTGithubHuggingface开源项目情感分析无监督学习模型模型描述预训练

该情感分析模型基于BERT，在大规模英语语料的自监督训练基础上，具备双向语句理解能力，经过精细调优，专注于文本分类任务，该项目微调BERT模型以进行情感分析，可用于自动提取文本中的情感特征。

deberta-small-long-nli - DeBERTa-v3微调长文本自然语言推理模型

DeBERTa-v3-smallGithubHuggingface多任务学习开源项目文本分类模型自然语言推理零样本分类

这是一个基于DeBERTa-v3-small在250多个NLP任务上微调的长文本自然语言推理模型。支持1680个token的上下文长度,在多项NLI基准测试中表现优异。可用于零样本分类、自然语言推理及下游任务微调。在逻辑推理、概率推理和长文本NLI等任务上性能出色,是一个功能强大的NLP工具。

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