# 英語コンテンツ審査

DistilBERTベースの高速軽量テキスト審査モデル、11種類の違反コンテンツタイプを効率的に分類可能

DistilBERTをファインチューニングしたフェイクニュース分類モデルで、精度は約99%

bert-base-multilingual-casedを基に構築されたテキスト審査モデルで、英語テキストのコンテンツ審査タスク専用に設計されており、テキストを18の異なるカテゴリに分類できます。

RoBERTa-Base事前学習モデルに基づくマルチスケール正例なし検出器で、AI生成テキストを識別

Deberta-v3アーキテクチャに基づく英語テキスト分類モデルで、攻撃的コンテンツを識別

ToxicityModelはRoBERTaをファインチューニングしたモデルで、英語文の毒性レベルを評価します。