Albert Moderation 001

🚀 Albert Moderation 001

Albert Moderation 001 是一款基於 distilbert/distilbert-base-uncased 微調的模型，distilbert 是 BERT 的蒸餾版本，更小且更快。該模型由 Oxygen (oxyapi) 開發，並得到了 TornadoSoftwares 的貢獻支持，它能夠快速高效地對多類別文本內容進行審核。

🚀 快速開始

若要使用 Albert Moderation 001 進行文本分類，可藉助 Hugging Face Transformers 庫加載該模型：

from transformers import pipeline
text = "Hey little shit, GIVE ME YOUR SNACK !"
classifier = pipeline("text-classification", model="oxyapi/albert-moderation-001", tokenizer="oxyapi/albert-moderation-001")
result = classifier(text,top_k=len(classifier.model.config.id2label))
print(result)

✨ 主要特性

• 多類別分類：該模型可將文本數據分為 11 個不同類別，包括騷擾、騷擾/威脅、色情、仇恨、仇恨/威脅、自殘/意圖、自殘/指導、自殘、針對未成年人的色情內容、暴力、暴力/血腥內容。
• 高效性：緊湊的模型尺寸能夠實現更快的推理速度，並減少計算資源的消耗。

📚 詳細文檔

模型詳情

元數據

📄 許可證

此模型遵循 Apache 2.0 許可證。

🔗 引用

如果您在研究或應用中發現 Albert Moderation 001 很有用，請按以下格式引用：

@misc{albertmoderation0012025,
  title={Albert Moderation 001: A fast and lightweight moderation model based on BERT},
  author={Oxygen (oxyapi)},
  year={2024},
  howpublished={\url{https://huggingface.co/oxyapi/albert-moderation-001}},
}