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。

distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english-openvino - 基于DistilBERT的情感分析模型 OpenVINO优化版达91.3%准确率

DistilBERTGithubHuggingfaceOpenVINO开源项目情感分析文本分类模型模型微调

本项目基于DistilBERT模型，在SST-2数据集上微调后转换为OpenVINO格式，专注于文本情感分类。模型在开发集上的准确率达91.3%，并支持通过Transformers pipeline快速部署。OpenVINO优化提升了推理效率，使其更适合生产环境中的情感分析应用。项目提供了简单的使用示例，方便开发者快速集成和应用。

INVOICE-DISPUTE - SetFit模型高效应用于文本分类的少样本学习方法

GithubHuggingfaceLogisticRegressionSetFit句子变换器对比学习开源项目文本分类模型

本项目介绍了SetFit模型在文本分类任务中的应用，利用高效的少样本学习技术，通过对Sentence Transformer进行对比学习微调，并使用微调后的特征训练Logistic Regression分类头，实现文本分类。SetFit模型支持最大512个令牌的序列长度，适用于二分类任务。通过SetFit库，用户可以便捷地安装并使用该模型进行推理，更多信息可在GitHub和相关论文中查阅。

bert-base-uncased-emotion - BERT模型用于情感分析的优化与应用

GithubHuggingfacePyTorch Lightningbert-base-uncased-emotion开源项目情感分析情感类别数据集模型

该项目基于bert-base-uncased模型，并使用PyTorch Lightning技术在一个情感数据集上进行了微调，支持文本分类和情感分析。训练参数包括128的序列长度、2e-5的学习率、32的批处理大小和4个训练周期，运行在两块GPU上。尽管模型尚未最优化，但在实际应用中显示出一定效果，达到了0.931的验证精度。更多项目详情可以通过nlp viewer查看。

toxic-comment-model - 使用DistilBERT进行在线毒性评论分类的模型与偏见分析

DistilBERTGithubHuggingface偏差培训数据开源项目模型毒性评论

该模型基于DistilBERT进行精调，专为在线毒性评论分类设计。尽管总体表现出色，但在识别某些身份群体时表现出偏见，如穆斯林和犹太人。通过示例代码能快速应用此模型，其在10000条测试数据中取得94%的准确率，但f1-score为0.59。更多信息及训练代码可在指定GitHub仓库获取。

BERT-Emotions-Classifier - 情感多标签分类的高效工具

BERTGithubHuggingface多标签分类开源项目情感分析情感分类数据集模型

BERT-Emotions-Classifier是一个专注于多标签情感分类的BERT模型，基于sem_eval_2018_task_1数据集训练，能够识别愤怒、恐惧、喜悦等多种情感。适用于社交媒体和客户评论中的情感分析以及基于情感的内容推荐。尽管存在情感类别和输入长度的限制，但该模型在情感分析中表现优异，需注意可能的偏差问题。

toxic-comment-model - DistilBERT微调的高性能在线评论毒性分类模型

DistilBERTGithubHuggingface开源项目文本分类有毒评论机器学习模型自然语言处理

该模型是基于DistilBERT微调的在线评论毒性分类器，在测试集上达到94%准确率和0.59 F1分数。它易于使用，适合处理各类在线评论，但在某些身份群体相关评论上可能存在偏见。模型使用Kaggle竞赛数据集训练，用户在应用时应注意其在特定群体评论分类上的局限性。

banking-intent-distilbert-classifier - DistilBERT模型实现银行客户查询意图精准分类

DistilBERTGithubHuggingfacebanking77开源项目意图分类模型自然语言处理金融

该模型基于DistilBERT架构，在BANKING77数据集上微调，可识别77种银行业务意图，准确率达92.44%。支持快速推理，适用于实时客户查询分析。训练仅需20分钟，成本效益高，为银行客服智能化提供了实用方案。模型能够提高客户服务效率，改善服务质量，助力银行业务数字化转型。

distilroberta-base-climate-detector - 基于DistilRoBERTa的气候相关文本检测模型

ClimateBERTGithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型模型微调气候检测

distilroberta-base-climate-detector是一个专注于气候相关文本检测的自然语言处理模型。它基于DistilRoBERTa架构，在气候检测数据集上进行了微调，能够高效识别气候相关段落。该模型易于集成到Transformers库的文本分类管道中，为气候变化研究和环境分析提供了实用的工具。

classifier-multi-label - 基于BERT的多标签文本分类算法实现

BERTGithubSeq2SeqTextCNNtf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits多标签分类开源项目

本项目介绍了如何使用BERT结合TextCNN、Denses、Seq2Seq等多种算法实现多标签文本分类。涵盖了模型结构、损失函数和解码方法等细节，展示了不同方法在推理速度和分类效果上的表现，提供了实验数据和结论，帮助开发者选择最佳解决方案。

SocialBERT-social - ESG领域社会文本分类的优化语言模型

ESGGithubHuggingfaceSocialBERT人工智能开源项目模型社会文本分类自然语言处理

SocialBERT-social是专注于ESG领域社会文本分类的高效语言模型。通过在SocialBERT-base基础上利用2k社会数据集进行微调，该模型大幅提升了社会文本识别精度。它与Hugging Face pipeline无缝集成，适用于复杂的ESG分析和风险评估任务。项目还提供了详尽的使用指南和相关论文，为研究者和实践者提供了全面的支持。

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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。

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