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distilroberta-base-offensive-hateful-speech-text-multiclassification

distilroberta-base-offensive-hateful-speech-text-multiclassification

基于DistilRoBERTa的多分类攻击性和仇恨言论检测模型

这是一个基于DistilRoBERTa-base的预训练模型，专门用于多分类攻击性和仇恨言论检测。该模型在原创数据集上进行微调，准确率达到94.50%。项目提供了Hugging Face上的数据集和演示空间，以及GitHub上的训练notebook。这为研究人员和开发者提供了一个高效工具，用于识别和分类在线有害内容。

模型预训练模型开源项目Huggingfacedistilroberta-base仇恨言论检测文本分类Github多分类
GitHubHugging Face文档

distilroberta-base-offensive-hateful-speech-text-multiclassification项目介绍

这是一个专门用于识别攻击性和仇恨言论的多分类模型项目。该项目基于Hugging Face仓库中的distilroberta-base模型进行了微调，旨在为用户提供一个高效准确的文本分类工具。

项目特点

  1. 高准确率：该模型在测试中达到了94.50%的准确率，表现出色。

  2. 自定义数据集：模型使用了作者原创的数据集进行训练，这些数据集可以在Hugging Face的数据集仓库中找到。

  3. 开源可用：项目采用MIT许可证，允许用户自由使用和修改。

  4. 多语言支持：虽然主要针对英语文本，但模型的架构potentially可以适应其他语言。

使用方法

用户可以通过Hugging Face提供的接口直接使用这个预训练模型。作者还创建了一个交互式的Space页面，让用户可以直接在线体验模型的功能。

技术细节

  • 基础模型：distilroberta-base
  • 任务类型：文本多分类
  • 主要功能：识别攻击性和仇恨言论

资源链接

为了方便用户深入了解和使用该项目，作者提供了以下资源：

  1. 数据集仓库链接
  2. 在线演示Space链接
  3. 训练代码notebook链接
  4. GitHub问题反馈页面

开发者信息

该项目由GitHub用户@purveshpatel511开发。感兴趣的用户可以访问他的GitHub主页，了解更多相关项目和贡献。

总结

distilroberta-base-offensive-hateful-speech-text-multiclassification项目为需要进行文本内容审核的开发者和研究人员提供了一个强大的工具。通过高准确率的预训练模型和丰富的配套资源，该项目极大地简化了攻击性和仇恨言论检测的实现过程。

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