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Rubert Ner Toxicity

由 tesemnikov-av 开发
基于ruBERT-tiny微调的俄语毒性文本命名实体识别模型,可识别文本中的毒性内容
下载量 59
发布时间 : 3/2/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型是在cointegrated/rubert-tiny-toxicity基础上,使用toxic_dataset_ner数据集进行微调的命名实体识别模型,专门用于检测俄语文本中的毒性内容。

模型特点

毒性内容识别
能够准确识别俄语文本中的毒性内容和侮辱性语言
轻量级模型
基于ruBERT-tiny架构,模型体积小,推理速度快
命名实体识别
不仅能检测毒性内容,还能识别具体的毒性实体和短语

模型能力

俄语文本分析
毒性内容检测
命名实体识别
文本分类

使用案例

内容审核
社交媒体评论审核
自动检测社交媒体评论中的毒性内容
可识别侮辱性语言和仇恨言论
在线社区管理
帮助管理员快速发现和处理不当言论
提高社区内容质量
心理健康应用
网络欺凌检测
识别可能造成心理伤害的网络欺凌言论
早期干预网络欺凌行为