Fear Mongering Detection

🚀 模型卡片：用於恐懼煽動檢測的微調DistilBERT模型

本模型旨在有效識別文本數據中的恐懼煽動實例，可廣泛應用於涉及人類語音、文本和生成內容的各類應用場景。

🚀 快速開始

若要使用此模型進行恐懼煽動分類，可按以下步驟操作：

from transformers import pipeline

statement = "The rise of smart cities is part of a covert plan to create a global surveillance network, where every move and action is monitored and controlled."
classifier = pipeline("text-classification", model="Falconsai/fear_mongering_detection")
classifier(statement)

✨ 主要特性

• 高效性能：作為BERT變壓器模型的變體，經過提煉優化，在保持高精度的同時實現高效性能。
• 精準分類：針對文本數據中的用戶意圖分類任務進行了專門調整和微調，能有效識別恐懼煽動實例。
• 語義理解：在大量文本數據上進行預訓練，可捕捉自然語言文本中的語義細微差別和上下文信息。

📦 安裝指南

文檔未提及安裝步驟，暫無法提供。

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import pipeline

statement = "The rise of smart cities is part of a covert plan to create a global surveillance network, where every move and action is monitored and controlled."
classifier = pipeline("text-classification", model="Falconsai/fear_mongering_detection")
classifier(statement)

📚 詳細文檔

模型定義

恐懼煽動者（Fear Monger）：/ˈfɪrˌmʌŋ.ɡɚ/ 指在不必要或不合理的情況下，故意試圖讓人們對某事感到恐懼的人。

模型訓練

名為“Falconsai/fear_mongering_detection”的模型在大量文本數據上進行了預訓練，使其能夠捕捉自然語言文本中的語義細微差別和上下文信息。在微調過程中，精心調整了超參數設置，包括批量大小和學習率，以確保模型在用戶意圖分類任務中達到最佳性能。

• 批量大小：選擇16的批量大小，以實現高效計算和學習。
• 學習率：選擇2e - 5的學習率，以平衡快速收斂和穩定優化，確保模型不僅學習迅速，而且在訓練過程中穩步提升其能力。

該模型在一個規模較小（少於50k）的數據集上進行了100個週期的訓練，專門用於“恐懼煽動識別”。

應用場景

社交媒體監控

該模型可用於分析社交媒體帖子和評論，以識別恐懼煽動的實例。這有助於社交媒體平臺監控和審核可能傳播恐懼或錯誤信息的內容。

新聞文章分析

可利用該模型分析新聞文章，識別包含恐懼煽動語言的部分。這有助於媒體機構和事實核查組織評估新聞報道的語氣和潛在偏見。

在線平臺內容審核

在線平臺和論壇可以部署此模型，自動標記或過濾可能被視為恐懼煽動的內容，有助於維護更積極和建設性的在線環境。

🔧 技術細節

模型類型為文本分類，架構採用DistilBERT-base-uncased。在微調過程中，選擇了合適的批量大小和學習率，以確保模型在訓練過程中能夠快速收斂並穩定優化。

📄 許可證

本模型採用Apache-2.0許可證。

侷限性

• 領域特定性：模型的性能僅限於恐懼煽動識別，可能無法很好地推廣到其他上下文。
• 誤報問題：模型偶爾可能會將非恐懼煽動文本誤分類為恐懼煽動文本，用戶應注意這一侷限性。

負責任使用

在實際應用中，特別是涉及潛在敏感內容的應用中，必須負責任且合乎道德地使用此模型，遵守內容指南和適用法規。

參考資料

• Hugging Face模型中心
• DistilBERT論文

免責聲明：模型的性能可能會受到其微調數據的質量和代表性的影響。建議用戶評估模型是否適合其特定的應用和數據集。

總結

本模型卡片概述了用於恐懼煽動檢測的微調DistilBERT模型。建議用戶在不同場景中應用該模型時，考慮其性能、侷限性和道德因素。