#DistilRoBERTa

DistilRoBERTa-base是RoBERTa-base的精简版本,采用与DistilBERT相同的蒸馏技术。模型包含6层结构,768维向量和12个注意力头,总参数量为8200万,比原版减少33%。在保持相近性能的同时,处理速度提升一倍。主要应用于序列分类、标记分类和问答等下游任务的微调。该模型在英语处理上表现优异,但使用时需注意其可能存在的偏见和局限性。

这是一个基于DistilRoBERTa微调的情感分类模型，能够识别文本中的七种情绪，包括六种基本情绪和一种中性情绪。模型在《老友记》剧本数据集上进行了微调，特别适合分析电视剧和电影的对话文本。支持的情绪标签包括愤怒、厌恶、恐惧、快乐、中性、悲伤和惊讶，为自然语言处理中的情感分析任务提供了实用工具。

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。

st-codesearch-distilroberta-base是一个基于DistilRoBERTa的句子转换器模型，可将文本映射到768维向量空间。该模型在code_search_net数据集上训练，专门用于文本到代码的搜索任务。它支持语义搜索和聚类等应用，并提供简单的API接口。用户可以利用这个模型生成文本嵌入，实现代码搜索和相似度比较等功能。这个预训练模型为代码检索和自然语言处理任务提供了有力工具。

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。