许可证：afl-3.0
语言：

• 英文
  评估指标：
• 准确率
  库名称：transformers
  管道标签：文本分类

模型描述

该模型是基于bert-base-uncased模型微调而成的，用于对恶意评论进行分类。

使用方法

您可以通过以下代码使用该模型。

from transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizer, TextClassificationPipeline  

model_path = "JungleLee/bert-toxic-comment-classification"  
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_path)  
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_path, num_labels=2)  

pipeline = TextClassificationPipeline(model=model, tokenizer=tokenizer)  
print(pipeline("You're a fucking nerd."))  

训练数据

训练数据来源于这个Kaggle竞赛。我们使用了train.csv数据中90%的部分来训练模型。

评估结果

该模型在1500行的保留测试集上达到了0.95的AUC值。