twitter-roberta-large-hate-latest

项目介绍：Twitter RoBERTa Large Hate Latest

项目概述

twitter-roberta-large-hate-latest是一个机器学习模型项目，该项目专注于检测社交媒体中的仇恨言论。这一模型基于RoBERTa-large架构，经过154百万条截至2022年12月的推文训练，并在_SuperTweetEval_中的_TweetHate_数据集上进行了微调，用于多类仇恨言论检测。

原始的Twitter RoBERTa模型可以通过此处进行查看和了解。

分类标签

该模型支持多类分类，具体的标签包括：

• hate_gender: 性别歧视的仇恨言论
• hate_race: 种族歧视的仇恨言论
• hate_sexuality: 性取向歧视的仇恨言论
• hate_religion: 宗教歧视的仇恨言论
• hate_origin: 出身地歧视的仇恨言论
• hate_disability: 残疾歧视的仇恨言论
• hate_age: 年龄歧视的仇恨言论
• not_hate: 非仇恨言论

使用示例

该模型可以轻松应用于文本分类任务。例如，分析以下文本内容：

from transformers import pipeline
text = 'Eid Mubarak Everyone!!! ❤ May Allah unite all Muslims, show us the right path, and bless us with good health.❣'

pipe = pipeline('text-classification', model="cardiffnlp/twitter-roberta-large-hate-latest")
pipe(text)
>> [{'label': 'not_hate', 'score': 0.9997966885566711}]

在以上示例中，这段文本被识别为“非仇恨言论”，这也反映了模型识别语言内涵和情感倾向的能力。

项目贡献者

如果在研究中使用这个模型，请引用以下参考文献：

@inproceedings{antypas2023supertweeteval,
  title={SuperTweetEval: A Challenging, Unified and Heterogeneous Benchmark for Social Media NLP Research},
  author={Dimosthenis Antypas and Asahi Ushio and Francesco Barbieri and Leonardo Neves and Kiamehr Rezaee and Luis Espinosa-Anke and Jiaxin Pei and Jose Camacho-Collados},
  booktitle={Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2023},
  year={2023}
}

此模型在社交媒体自然语言处理研究中提供了一个具有挑战性、统一性和异质性的基准，对于理解和处理在线仇恨言论具有重要作用。