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unbiased-toxic-roberta-onnx

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基于RoBERTa的公平评论审核模型ONNX实现

这是一个基于RoBERTa架构的评论审核模型ONNX版本，专注于识别和分类不当言论。模型支持多维度评估，包括攻击性、不当行为、语言暴力等标签分类。通过Optimum库优化，便于系统集成，同时提供完整文档支持和活跃的开发者社区。

内容审核RoBERTa有害内容检测模型转换HuggingfaceGithub文本分类开源项目模型
GitHubHugging Face

项目概述

这是一个将unbiased-toxic-roberta模型转换为ONNX格式的项目。该项目的主要目标是识别和分类有毒评论，它基于三个Jigsaw挑战赛的数据进行训练，包括有毒评论分类、有毒评论中的无意偏见以及多语言有毒评论分类。这个项目由Unitary公司的Laura Hanu开发。

标签体系

该模型采用了一个综合的标签体系，由多达10名标注者根据评论的毒性程度进行评分。评分标准分为以下几个等级：

  • 极度有毒：非常仇恨、攻击性或不尊重的评论
  • 有毒：粗鲁、不尊重或不合理的评论
  • 难以判断
  • 无毒

功能特点

该项目包含了多个分类维度：

  1. 基础毒性分类：

    • 有毒
    • 严重有毒
    • 淫秽
    • 威胁
    • 侮辱
    • 身份仇恨

  2. 身份标签分类：

    • 性别（男性/女性）
    • 性取向
    • 宗教信仰（基督教/犹太教/伊斯兰教）
    • 种族（黑人/白人）
    • 精神健康状况

技术实现

项目使用🤗 Optimum库将原始模型转换为ONNX格式，这种转换可以提供更好的部署性能。用户可以通过简单的Python代码来使用该模型：

  • 使用AutoTokenizer加载分词器
  • 使用ORTModelForSequenceClassification加载模型
  • 通过pipeline进行文本分类

应用场景

该模型可以应用于多个领域：

  • 社交媒体平台的评论审核
  • 在线社区的内容管理
  • 用户生成内容的自动审核
  • LLM安全防护系统

社区支持

项目提供了完善的社区支持，用户可以通过Slack平台与维护者和其他用户进行交流，讨论LLM安全相关问题，获取技术支持和反馈建议。

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