En Pipeline
基于MBAD数据集训练的Spacy transformers模型，用于识别句子中的偏见词汇/短语
下载量 77
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型专注于检测文本中的偏见内容，基于roberta-base架构训练，适用于英语文本分析
模型特点
偏见内容检测
能够准确识别文本中的各类偏见表达，包括种族、宗教等敏感话题
Spacy集成
基于Spacy框架构建，便于集成到现有NLP处理流程中
Transformer基础
采用roberta-base作为基础模型，具备强大的上下文理解能力
模型能力
文本偏见检测
敏感内容识别
命名实体识别（偏见类）
使用案例
内容审核
社交媒体内容筛查
自动检测用户生成内容中的偏见表达
识别准确率F值达0.6022
学术研究
偏见语言分析
用于社会科学研究中偏见语言的量化分析
PyTorch精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers 支持多种语言
Transformers 支持多种语言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers 英语
Transformers 英语C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
uer
2,694
98
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