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Distilroberta Bias
基於distilroberta-base預訓練權重微調，用於文本偏差檢測，可將文本分類為中立或有偏差兩類。
下載量 14.02k
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
該模型通過微調DistilROBERTA的分類頭，專門用於檢測文本中的偏差，適用於內容審核、媒體分析等場景。
模型特點
高效文本分類
基於DistilROBERTA架構，在保持較高準確率的同時提升推理效率。
偏差檢測
專門針對文本中的偏見內容進行識別和分類。
預訓練模型微調
利用大規模預訓練語言模型的知識，通過微調適應特定任務。
模型能力
文本分類
偏差檢測
自然語言理解
使用案例
內容審核
社交媒體內容審核
自動識別社交媒體帖子中的偏見內容
可幫助平臺快速發現並處理有偏見的言論
媒體分析
新聞報道分析
分析新聞報道中的偏見程度
幫助讀者識別可能帶有偏見的報道
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