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Toxdect Roberta Large

Xuhuiによって開発
ツイートデータで訓練された毒性言語検出モデルで、Roberta-largeアーキテクチャを採用し、テキスト内の有害なコンテンツを識別します。
ダウンロード数 595.99k
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルは主にテキスト内の毒性言語を検出するために使用され、有害なコンテンツ(LABEL_1)と非有害なコンテンツ(LABEL_0)を区別できます。

モデル特徴

高精度検出
Roberta-largeアーキテクチャに基づき、モデルは毒性言語検出タスクで高い精度を示します。
バイアス除去設計
モデルは訓練プロセスでバイアス除去技術を考慮し、誤判定や偏見を減らします。

モデル能力

テキスト分類
毒性言語検出

使用事例

ソーシャルメディア
ツイートコンテンツ審査
ソーシャルメディアプラットフォーム上の有害なツイートを自動検出し、コンテンツ審査を支援します。
有害なコンテンツを正確に識別し、手動審査の作業量を削減できます。
オンラインコミュニティ
フォーラムコメントフィルタリング
オンラインコミュニティ内の有害なコメントをフィルタリングし、健全なコミュニティ環境を維持します。
コミュニティ内の不適切な発言を効果的に減らし、ユーザー体験を向上させます。
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