distilbert-base-uncasedファインチューニングモデルオープンソース - 無料でデプロイして仇恨と侮蔑的内容の分類を処理する

Distilbert Base Uncased Hate Speech Offensive Train 8 3

SetFitによって開発

このモデルはdistilbert-base-uncasedをファインチューニングしたバージョンで、ヘイトスピーチや攻撃的なコンテンツの分類タスクに使用されます。

ダウンロード数 17

リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはdistilbert-base-uncasedをファインチューニングしたバージョンで、主にヘイトスピーチや攻撃的なコンテンツの識別と分類に使用されます。

軽量モデル

DistilBERTアーキテクチャに基づいており、元のBERTモデルよりも軽量で、リソースが限られた環境に適しています。

ヘイトスピーチ検出

ヘイトスピーチや攻撃的なコンテンツに特化して最適化されており、このようなテキストを効果的に識別できます。

テキスト分類

ヘイトスピーチ検出

攻撃的コンテンツ識別

コンテンツ審査

ソーシャルメディアコンテンツフィルタリング

ソーシャルメディア上のヘイトスピーチや攻撃的なコンテンツを自動的に検出・フィルタリングするために使用されます。

精度：0.549

このモデルは、distilbert-base-uncased をNoneデータセットでファインチューニングしたバージョンです。評価セットでは以下の結果を達成しています。

このモデルは、特定のタスクに対してファインチューニングされたもので、評価セットで一定の性能を示しています。以下に、モデルの詳細とトレーニング手順について説明します。

詳細情報は後日提供予定です。

詳細情報は後日提供予定です。

詳細情報は後日提供予定です。

トレーニング中に使用されたハイパーパラメータは以下の通りです。

トレーニング損失	エポック	ステップ	検証損失	正解率
1.1073	1.0	5	1.1393	0.0
1.0392	2.0	10	1.1729	0.0
1.0302	3.0	15	1.1694	0.2
0.9176	4.0	20	1.1846	0.2
0.8339	5.0	25	1.1663	0.2
0.7533	6.0	30	1.1513	0.4
0.6327	7.0	35	1.1474	0.4
0.4402	8.0	40	1.1385	0.4
0.3752	9.0	45	1.0965	0.2
0.3448	10.0	50	1.0357	0.2
0.2582	11.0	55	1.0438	0.2
0.1903	12.0	60	1.0561	0.2
0.1479	13.0	65	1.0569	0.2
0.1129	14.0	70	1.0455	0.2
0.1071	15.0	75	1.0416	0.4
0.0672	16.0	80	1.1164	0.4
0.0561	17.0	85	1.1846	0.6
0.0463	18.0	90	1.2040	0.6
0.0431	19.0	95	1.2078	0.6
0.0314	20.0	100	1.2368	0.6