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Distilbert Base Multilingual Cased Toxicity

由citizenlab開發
基於JIGSAW毒性評論分類挑戰賽數據集訓練的多語言文本毒性分類模型,支持10種語言。
下載量 12.69k
發布時間 : 3/2/2022

模型概述

該模型用於檢測文本中的毒性內容,基於Distil-Bert架構,針對多語言環境優化,適用於內容審核等場景。

模型特點

多語言支持
支持10種歐洲主要語言的毒性內容檢測
高效輕量
基於Distil-Bert架構,在保持性能的同時減少計算資源需求
高準確率
在JIGSAW數據集上達到94.25%的準確率

模型能力

文本毒性檢測
多語言文本分類
內容審核

使用案例

內容審核
社交媒體評論過濾
自動識別並過濾社交媒體上的毒性評論
準確率94.25%,F1分數0.945
在線社區管理
幫助社區管理員識別不當言論
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