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G

Gptfuzz

由 hubert233 开发
基于Roberta微调的分类模型，用于评估回复的毒性程度。
文本分类
Transformers
开源协议:MIT#毒性检测#Roberta微调#人工标注数据集
下载量 2,578
发布时间 : 9/20/2023
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型是一个基于Roberta架构微调的分类模型，主要用于评估文本回复的毒性程度。训练数据来源于人工标注的数据集。

模型特点

毒性评估
能够准确评估文本回复的毒性程度。
基于Roberta微调
利用Roberta强大的预训练能力进行微调，提升分类性能。
人工标注数据集
使用人工标注的数据集进行训练，确保模型评估的准确性。

模型能力

文本分类
毒性检测

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，帮助平台进行内容过滤。
提高审核效率，减少人工审核工作量。
在线社区管理
论坛帖子审核
识别论坛帖子中的毒性内容，维护社区健康环境。
提升社区用户体验，减少不良内容。