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• 文本过滤 语言: 英文 小部件示例:
• 文本: "我爱机器学习！" 数据集:
• madhurjindal/autonlp-data-Gibberish-Detector 二氧化碳排放量: 5.527544460835904克 许可证: MIT协议 库名称: transformers 基础模型: distilbert-base-uncased 模型索引:
• 名称: autonlp-Gibberish-Detector-492513457 结果:
  • 任务: 类型: 文本分类 名称: 无意义文本检测 数据集: 名称: autonlp-data-Gibberish-Detector 类型: madhurjindal/autonlp-data-Gibberish-Detector 指标:
    • 类型: 准确率 值: 0.9736 名称: 准确率
    • 类型: F1分数 值: 0.9736 名称: F1分数

无意义文本检测器 - 高级文本分类模型

最先进的无意义文本检测模型，能准确识别英语中的无意义文本、垃圾信息和语无伦次的输入。基于DistilBERT和AutoNLP构建，该模型在多元文本分类中达到97.36%的准确率，是内容审核、聊天机器人输入验证和文本质量保证的理想解决方案。

🎯 快速开始

from transformers import pipeline

# 初始化无意义文本检测器
detector = pipeline("text-classification", model="madhurjindal/autonlp-Gibberish-Detector-492513457")

# 检测文本中的无意义内容
result = detector("I love Machine Learning!")
print(result)
# 输出: [{'label': 'clean', 'score': 0.99}]

🔥 主要特点

• 🎯 97.36%准确率: 行业领先的无意义文本检测性能
• ⚡ 快速推理: 优化的DistilBERT架构，适用于实时应用
• 🏷️ 多元检测: 区分噪声、词语沙拉、轻度无意义和清洁文本
• 🔧 易于集成: 简单的transformers管道API
• 🌐 生产就绪: 在多样化真实数据集上测试
• 💚 环保: 低碳排放（5.53克二氧化碳）

问题描述

处理和理解用户输入对于聊天机器人或下游任务等应用至关重要。然而，这类系统常面临无意义或语无伦次输入的挑战。为解决这一问题，我们推出了专注于开发英语无意义文本检测器的项目。 该项目的主要目标是将用户输入分类为无意义或非无意义，从而提升系统交互的准确性和意义。我们还旨在增强聊天机器人等依赖用户输入的系统的整体性能和用户体验。

什么是无意义文本？

无意义文本指缺乏连贯性或明确意义的语言或文本，可能包含随机词汇组合、无意义短语、语法错误或句法异常，导致无法传达清晰可理解的信息。无意义程度各异，从完全不包含有意义词汇的简单噪声，到表面正确但细看缺乏逻辑结构的句子。在自然语言处理、聊天机器人系统、垃圾信息过滤和基于语言的安全措施等场景中，检测和识别无意义文本对确保有效沟通和准确处理用户输入至关重要。

标签说明

我们将问题分解为4类：

1. 噪声: 零级无意义，输入短语的各个组成部分（单词）本身也无意义。
   例如: dfdfer fgerfow2e0d qsqskdsd djksdnfkff swq.

2. 词语沙拉: 一级无意义，单词本身有意义，但整体短语无意义。
   例如: 22 madhur old punjab pickle chennai

3. 轻度无意义: 二级无意义，句子部分存在语法错误、词义错误或句法异常，导致整体缺乏连贯意义。
   例如: Madhur study in a teacher

4. 清洁: 构成完整有意义句子的单词组合。
   例如: I love this website

提示: 可根据检测需求合并标签。例如，若需检测一级无意义，可将噪声和词语沙拉合并为"无意义"，而将轻度无意义和清洁文本分别视为"非无意义"。这种方法能根据具体需求灵活检测和分类不同级别的无意义文本。

使用AutoNLP训练的模型

• 问题类型: 多元分类
• 模型ID: 492513457
• 二氧化碳排放量(克): 5.527544460835904

验证指标

• 损失值: 0.07609463483095169
• 准确率: 0.9735624586913417
• 宏观F1: 0.9736173135739408
• 微观F1: 0.9735624586913417
• 加权F1: 0.9736173135739408
• 宏观精确率: 0.9737771415197378
• 微观精确率: 0.9735624586913417
• 加权精确率: 0.9737771415197378
• 宏观召回率: 0.9735624586913417
• 微观召回率: 0.9735624586913417
• 加权召回率: 0.9735624586913417