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RoBERTa模型识别多语言有毒评论并减少偏见

模型评估 Huggingface 模型 Detoxify 机器学习有毒评论分类 Github 开源项目自然语言处理

该项目开发了基于RoBERTa的多语言模型,用于检测互联网上的有毒评论。模型在Jigsaw三个挑战数据集上训练,可识别威胁、侮辱和仇恨言论等多种有毒内容。它支持多种语言,易于使用,适用于研究和内容审核。项目还探讨了模型的局限性和伦理问题,努力减少对特定群体的意外偏见。

文档

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。

twitter-roberta-large-2022-154m - 训练于154M推文的RoBERTa-large模型（2022年数据）及其应用

GithubHuggingfaceRoBERTa-large开源项目推特掩码语言模型模型特征提取自然语言处理

本项目提供了一种经过2022年12月底前154M条推文训练的RoBERTa-large模型，主要用于推文数据的理解和解析。它通过Twitter Academic API获取并过滤推文，实现了高级文本预处理、掩码语言模型和特征提取的应用示例。用户可借助标准Transformers接口进行推文分析及嵌入提取，同时适用于对比在不同时间段训练的模型的预测结果和困惑度得分，为研究人员提供更深入分析推特时间序列数据的工具。

roberta-large-NER - XLM-RoBERTa大型模型用于多语言命名实体识别

GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa人工智能命名实体识别多语言模型开源项目模型自然语言处理

XLM-RoBERTa-large模型基础上微调的多语言命名实体识别工具，支持100多种语言。在英语CoNLL-2003数据集上训练，可用于命名实体识别和词性标注等标记分类任务。该模型由Facebook AI研究团队开发，具有强大的跨语言能力，但存在潜在偏见和局限性。作为自然语言处理的重要工具，它为多语言文本分析提供了有力支持。

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。

roberta-large - 大型英语预训练模型，适合多种任务优化

GithubHuggingfaceRoBERTaTransformer模型开源项目模型语言模型遮蔽语言建模预训练模型

RoBERTa是一个自监督学习的变压器模型，通过掩码语言建模（MLM）目标优化英语语言的表示。主要用于细调下游任务，如序列和标记分类以及问答。此模型预训练于包括BookCorpus和Wikipedia在内的五个大型语料库，使用BPE分词法和动态掩码训练，实现双向句子表示，并在GLUE测试中表现优异，适合在PyTorch和TensorFlow中应用。

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。

twitter-roberta-base-irony - RoBERTa推文讽刺检测模型：TweetEval基准训练

GithubHuggingfaceTweetEvalroBERTa开源项目推特分析模型自然语言处理讽刺检测

此模型是基于RoBERTa架构的推文讽刺检测工具，通过TweetEval基准对约5800万条推文进行训练和微调。模型可有效识别文本中的讽刺内容，为自然语言处理研究提供支持。已集成至TweetNLP Python库，便于研究人员和开发者使用。模型提供详细使用示例，并支持表情符号识别、情感分析等多项相关任务。

twitter-roberta-base - 社交媒体推文特化的RoBERTa基础模型

GithubHuggingfaceTwitter-roBERTa-base开源项目推文分析数据预处理机器学习模型特征提取

该模型在经过5800万推文数据训练后基于原始RoBERTa基础模型优化，旨在提高其对Twitter数据的自然语言处理性能。用户可通过TweetEval官方仓库评估该模型，示例功能包括文本预处理、掩码语言模型、推文嵌入及特征提取，适用于情感分析及文本相似度判定等用途。

xlm-roberta-europarl-language-detection - 多语言环境下的高效语言检测模型

EuroparlGithubHuggingfacexlm-roberta-base开源项目模型精调模型训练超参数语言检测

此项目在Europarl数据集上细调xlm-roberta-base模型，取得了优异的语言检测性能。模型在不同语言环境下的识别能力接近完美。通过优化器和学习率策略，以及混合精度训练，提升了收敛速度和资源效率。适合作为多语言支持的解决方案，适用于自动翻译和内容分类，助力国际市场业务。

indonesian-roberta-base-sentiment-classifier - 印尼语RoBERTa情感分类器：高精度的开源NLP工具

GithubHuggingfaceRoBERTa印尼语情感分类开源项目情感分析模型深度学习自然语言处理

这是一个基于RoBERTa架构的印尼语情感分类器，在indonlu的SmSA数据集上微调而成。模型在评估集上展现出卓越性能，准确率达94.36%，F1值达92.42%。它支持多种深度学习框架，易于集成到各类情感分析应用中。作为开源项目，该模型为印尼语自然语言处理领域提供了一个高效可靠的工具，推动了相关研究和应用的发展。模型采用了124M参数的RoBERTa Base架构，在印尼语评论和评论数据上训练。它不仅在评估集上表现优异，在基准测试集上也达到了93.2%的准确率和91.02%的F1值。该项目提供了详细的使用说明和评估结果，方便研究者和开发者快速上手和复现实验。

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