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• mudes license: apache-2.0

MUDES - 多语言冒犯性文本片段检测系统

我们提供业界领先的模型，用于检测社交媒体文本中的有害内容片段。相关技术框架已在这篇论文中阐述。该模型在SemEval 2021（任务5）的有害文本片段检测任务中进行了评估，具体参赛细节详见另一篇论文。

使用方法

安装MUDES后即可使用本模型：

pip install mudes

调用方式如下：

from mudes.app.mudes_app import MUDESApp

app = MUDESApp("en-large", use_cuda=False)
print(app.predict_toxic_spans("你这个该死的混蛋", spans=True))

系统演示

实验性演示界面MUDES-UI已发布于GitHub，可通过此链接在线体验。

引用与作者

若本模型对您的研究有所帮助，请引用我们的论文：

@inproceedings{ranasinghemudes,
 title={{MUDES：多语言冒犯性文本片段检测系统}}, 
 author={塔林杜·拉纳辛赫与马科斯·赞皮耶里},  
 booktitle={北美计算语言学会议论文集},
 year={2021}
}

@inproceedings{ranasinghe2021semeval,
  title={{WLV-RIT团队在SemEval-2021任务5中的表现：基于神经Transformer框架的有害文本片段检测}},
  author = {拉纳辛赫, 塔林杜 与 萨尔卡尔, 迪普塔努 及 赞皮耶里, 马科斯 和 奥罗比亚, 亚历克斯},
  booktitle={语义评测会议论文集},
  year={2021}
}