En Large

🚀 MUDES - 多言語攻撃的テキストスパン検出

MUDESは、ソーシャルメディアのテキスト内の有害なテキストスパンを検出するための高度なモデルを提供します。このフレームワークについては、この論文 で紹介しています。当該モデルは、SemEval 2021（タスク5）の有害テキストスパン検出タスクで評価されています。このタスクへの参加詳細は、この論文 に記載されています。

🚀 クイックスタート

MUDES をインストールすると、このモデルを使用できます。

pip install mudes

次に、以下のようにモデルを使用できます。

from mudes.app.mudes_app import MUDESApp

app = MUDESApp("en-large", use_cuda=False)
print(app.predict_toxic_spans("You motherfucking cunt", spans=True))

✨ 主な機能

システムデモ

MUDES - UIという実験的なデモインターフェイスが GitHub 上で公開されており、こちら で確認できます。

📄 ライセンス

このプロジェクトは、Apache 2.0ライセンスの下で提供されています。

📚 ドキュメント

引用と著者

このモデルが役に立ったと思われる場合は、ご自由に当社の出版物を引用してください。

@inproceedings{ranasinghemudes,
 title={{MUDES: Multilingual Detection of Offensive Spans}}, 
 author={Tharindu Ranasinghe and Marcos Zampieri},  
 booktitle={Proceedings of NAACL},
 year={2021}
}

@inproceedings{ranasinghe2021semeval,
  title={{WLV-RIT at SemEval-2021 Task 5: A Neural Transformer Framework for Detecting Toxic Spans}},
  author = {Ranasinghe, Tharindu  and Sarkar, Diptanu and Zampieri, Marcos and Ororbia, Alex},
  booktitle={Proceedings of SemEval},
  year={2021}
}