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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。

roberta-base-zeroshot-v2.0-c - 商用优化的零样本文本分类工具
GithubHugging FaceHuggingfacezeroshot分类商业友好数据开源项目模型模型训练自然语言推理
该系列模型专为Hugging Face平台优化,支持在GPU和CPU上进行零样本分类,无需预先训练数据。最近的改进包括基于商业友好的数据集训练,能满足严苛的许可条件。roberta和deberta系列以合理的准确性和速度满足不同需求,可用于多种语言和大范围文本输入,非常适合全球多样化的应用场景。最新的模型更新可在Zeroshot Classifier Collection中查阅,确保多种使用环境下的合规性。
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。
distilbert-base-cased - DistilBERT:轻量高效的BERT模型,保留核心性能
BERTDistilBERTGithubHuggingface开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
DistilBERT base model (cased)是BERT base model的轻量版本,通过知识蒸馏技术实现了模型压缩。它在BookCorpus和维基百科上进行自监督预训练,在保持核心性能的同时大幅减小了模型体积,加快了推理速度。这个模型主要用于微调下游NLP任务,如序列分类、标记分类和问答等。在GLUE基准测试中,DistilBERT展现出与原始BERT相当的性能,为需要效率与性能平衡的NLP应用提供了理想选择。
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。
pretraining-with-human-feedback - 基于人类偏好预训练的语言模型代码库
GithubHugging Facetoxicity人类偏好多任务开源项目预训练
该项目为根据人类偏好预训练语言模型提供了一套基于Hugging Face Transformers和wandb的工具。项目实现了五种预训练目标,通过对训练数据注释并使用这些目标函数提升模型性能,包括毒性检测和隐私信息识别等任务。项目还提供详细的配置文件和评估方式指导。
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。
BertWithPretrained - 基于PyTorch实现的BERT模型及相关下游任务
BERTGithubPyTorchTransformer中文文本分类开源项目英文文本分类
该项目基于PyTorch实现了BERT模型及其相关下游任务,详细解释了BERT模型和每个任务的原理。项目支持分类、翻译、成对句子分类、多项选择、问答和命名实体识别等任务,涵盖中文和英语的自然语言处理。此外,项目还含有丰富的数据集和预训练模型配置文件。
Binoculars - 无需训练的AI文本检测工具
AI生成文本检测BinocularsGithub开源项目语言模型零样本领域无关
Binoculars是一款无需训练数据的AI文本检测工具,利用语言模型预训练数据集重叠原理识别生成内容。提供Python接口和在线演示,支持零样本检测,目前主要适用于英语文本。该项目为AI文本识别领域引入了新的解决思路。Binoculars适用于学术界、新闻媒体、内容平台等需要识别AI生成文本的场景,有助于维护信息真实性和原创性。
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。
Keras-TextClassification - 多样预训练模型支持的高效文本分类工具
GithubKeras-TextClassification嵌入式模型开源项目文本分类深度学习神经网络
为中文用户提供高效的文本分类解决方案,支持FastText、BERT、Albert等多种预训练模型,涵盖词、字、句子嵌入。详细介绍数据处理与模型训练流程,通过下载与调用数据,实现多标签分类和文本相似度计算,简化复杂的自然语言处理任务。
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