Distilbert Base Multilingual Cased Toxicity
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。
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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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L
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16
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對話系統
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C
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6
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R
uer
2,694
98