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RoBERTa模型识别多语言有毒评论并减少偏见

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。

SecRoBERTa - 改善网络安全任务的预训练语言模型
GithubHuggingfaceSecRoBERTa事件信息提取威胁情报开源项目模型网络安全预训练模型
SecRoBERTa是一款专为网络安全文本设计的预训练语言模型,提升了命名实体识别和文本分类等任务的性能。该模型通过APTnotes、Stucco-Data和CASIE等数据集进行训练,优化了词汇处理能力,从而更有效地应用于网络安全领域。
distilbert-base-multilingual-cased-sentiment - 多语种情感分析模型的高效文本分类能力
Amazon评论GithubHuggingfacedistilbert-base-multilingual-cased-sentiment开源项目情感分析文本分类机器学习模型
本项目基于distilbert-base-multilingual-cased模型进行微调,在amazon_reviews_multi数据集上实现了优异的文本分类效果,准确率和F1值均为0.7648。模型通过优化训练参数和分布式数据处理,实现高效运行,适合多语言情感分析应用场景,可用于全球市场的用户评价分析。
sup-simcse-roberta-large - 高级特征提取与自然语言处理的创新解决方案
GithubHuggingfacePrinceton-nlpsup-simcse-roberta-large偏见与风险开源项目模型特征提取语言模型
sup-simcse-roberta-large是由Princeton-nlp开发的基于RoBERTa-large的高级特征提取模型。该模型适用于多种特征提取任务,并在语义文本相似性任务中表现优秀。训练数据来自于MNLI和SNLI数据集。建议用户注意潜在的偏见风险。技术细节可在GitHub或相关论文中找到,通过提供的代码,用户能快速加载和应用该模型于自然语言处理任务。
robbert-v2-dutch-ner - RobBERT:用于荷兰语自然语言处理的先进预训练模型
GithubHuggingfaceRobBERT人工智能开源项目模型自然语言处理荷兰语模型语言模型
RobBERT是一个基于RoBERTa架构的荷兰语预训练语言模型。作为目前较为先进的荷兰语BERT模型,它可以在特定数据集上进行微调,用于执行文本分类、回归或标记等任务。多位研究人员和从业者已成功将RobBERT应用于各种荷兰语自然语言处理任务,并取得了显著成果。该模型为荷兰语NLP研究和应用提供了有力支持。
password-model - 基于RoBERTa的密码误报过滤分类模型
Credential DiggerGithubHuggingfaceRoBERTa代码安全密码检测开源项目机器学习模型
这个基于RoBERTa的文本分类模型为Credential Digger工具提供密码扫描误报过滤功能。该模型由SAP OSS在泄漏检测数据集上完成微调,能有效识别和过滤代码扫描中的误报密码,提升了代码安全分析的准确度。集成在Credential Digger中的这个模型简化了开发者的安全审查工作流程。
llama3-8B-usenet-merged - 高效NLP模型潜力与使用指南
GithubHuggingfacetransformers偏见开源项目模型语言处理限制
探讨使用transformers库的NLP模型,通过环境影响分析及初学者指南,了解其应用潜力及可能的偏见与限制。
BERTweet - 专为英语推文预训练的大规模语言模型,助力自然语言处理
BERTweetCOVID-19GithubRoBERTa开源项目英文推文语言模型
BERTweet是首个专为英语推文预训练的公共语言模型,基于RoBERTa预训练程序,使用850M条推文数据进行训练,包含普通推文和疫情相关推文。BERTweet提供多种预训练模型,能够无缝集成于transformers和fairseq框架,支持情感分析、命名实体识别等自然语言处理任务,为研究和应用提供有力支持。
llm-attacks - 研究大语言模型的对抗性攻击与安全防御
GCG算法GithubLLM攻击实验复现对抗性攻击开源项目语言模型
LLM-attacks项目致力于研究对齐语言模型的通用和可迁移对抗性攻击。项目实现了GCG算法,可对LLaMA-2等模型进行安全测试。研究者能够复现论文中的单一行为、多行为和迁移实验。项目提供完整的安装指南、模型使用说明和实验脚本,并包含交互式演示notebook。该研究有助于深入理解和提升大语言模型的安全性,对相关领域的发展具有重要价值。
BERTopic - 高效的Transformers主题建模,支持多种模式
BERTopicGithubPythonc-TF-IDFtransformers主题建模开源项目
BERTopic是一种利用Transformers和c-TF-IDF进行主题建模的技术,能够生成易于解释的密集主题聚类,同时保留关键词描述。该项目支持多种主题建模方法,如有监督、半监督和无监督模式,具有模块化和高扩展性。丰富的可视化功能和多种表示方法进一步支持深入分析。BERTopic还兼容多种嵌入模型,并支持多语言处理,适应不同应用场景。
CritiqueLLM - 大型语言模型输出评估的智能批评生成框架
CritiqueLLMGithub人工智能大语言模型开源项目自然语言处理评估
CritiqueLLM是一个用于评估大型语言模型输出的批评生成框架。该项目提供了数据收集、参考评分、无参考评分和配对比较等功能。通过支持逐点评分和成对比较,CritiqueLLM能生成详细的批评信息,为研究人员和开发者提供了全面的评估工具,有助于分析和改进大型语言模型的表现。
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