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distilroberta-bias

基于DistilROBERTA架构实现的文本偏见智能识别

模型采用distilroberta-base作为基础架构,通过wikirev-bias数据集进行微调。它能够准确区分文本是否包含偏见,将其分类为中性或偏见性内容。该模型在内容审核和文本分析领域具有广泛应用前景。

distilbert-imdb - IMDB电影评论情感分析模型实现92.8%准确率
DistilBERTGithubHuggingfaceIMDB数据集准确率开源项目文本分类模型模型微调
该文本分类模型通过在IMDB数据集上对distilbert-base-uncased进行微调而来,主要用于电影评论情感分析。模型基于Transformers 4.15.0和PyTorch 1.10.0开发,使用Adam优化器和线性学习率调度器,经过单轮训练在评估集上达到92.8%的准确率。
twitter-xlm-roberta-base-sentiment-finetunned - XLM-RoBERTa微调的多语言Twitter情感分析模型
GithubHuggingfaceXLM-Roberta多语言模型开源项目情感分类文本分类模型模型微调
该模型是Citizen Lab团队基于XLM-RoBERTa架构微调的多语言Twitter情感分类器。支持英语、荷兰语、法语等10种语言,可准确识别文本的正面、负面和中性情感。模型在F1分数和准确率方面表现出色,使用简单,适用于多种社交媒体情感分析场景。
paraphrase-distilroberta-base-v2 - DistilRoBERTa句子向量模型用于文本相似度和语义分析
GithubHuggingfacesentence-transformers向量嵌入开源项目模型深度学习自然语言处理语义搜索
paraphrase-distilroberta-base-v2是一个轻量级句子转换模型,将文本映射至768维向量空间。该模型适用于句子相似度计算和文本聚类,支持sentence-transformers和HuggingFace Transformers库集成。模型采用平均池化处理词嵌入,提供完整架构和评估基准,在保持性能的同时优化了模型大小。
tweets-gender-classifier-distilbert - 基于DistilBERT的推文作者性别分类模型
BERTGithubHuggingface开源项目性别分类机器学习模型自然语言处理谷歌
这是一个基于DistilBERT模型的推文性别分类方案,通过分析推文内容预测作者性别。项目以google-bert/bert-base-uncased为基础模型,使用准确率和F1分数作为评估指标。该开源项目遵循apache-2.0许可证,可应用于社交媒体用户分析、市场研究、受众画像等场景。
toxigen_roberta - 基于大规模数据集的隐含仇恨言论检测模型
GithubHuggingfaceToxiGen开源项目数据集文本分类机器学习模型隐式仇恨言论检测
ToxiGen是一个专门用于检测隐含和对抗性仇恨言论的机器学习模型。该模型基于大规模机器生成的数据集训练而成,源自一篇关于隐含仇恨言论检测的学术研究。ToxiGen提供了训练数据集和详细信息,为研究人员和开发者在改进在线内容审核方面提供了有力支持。这一工具有助于构建更安全的在线交流环境,对于社交媒体平台和内容管理系统具有重要应用价值。
twitter-roberta-base-emotion - 基于RoBERTa的推特情绪识别与分析模型
GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目情感识别推特数据分析模型深度学习自然语言处理
twitter-roberta-base-emotion是一个基于RoBERTa架构的情绪识别模型,经过5800万条推特数据训练。模型可识别喜悦、乐观、愤怒和悲伤等情绪类型,并通过TweetEval基准进行了微调。支持Python接口调用,适用于文本情感分析任务。
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。
stackoverflow-roberta-base-sentiment - 软件工程文本情感分析的RoBERTa模型
GithubHuggingfaceRoBERTaStackOverflow开源项目情感分析模型自然语言处理软件工程
stackoverflow-roberta-base-sentiment是一个专门用于软件工程文本情感分析的RoBERTa模型。它基于cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment模型,使用StackOverflow4423数据集进行微调。该模型能够分析软件工程相关文本的正面、中性和负面情感倾向。通过简单的Python代码,开发者可以快速实现情感分析。这个开源项目为软件开发社区提供了一个分析开发者反馈和讨论的实用工具。
nli-distilroberta-base-v2 - sentence-transformers模型实现句子向量化和语义分析
GithubHuggingfaceRoBERTasentence-transformers向量嵌入开源项目模型自然语言处理语义搜索
nli-distilroberta-base-v2是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型,将文本映射到768维向量空间。该模型适用于聚类、语义搜索等任务,使用简单且效果出色。它支持通过几行代码生成句子嵌入,为自然语言处理提供了有力工具。
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。
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