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高精度文本分析

# 高精度文本分析

BERT FR NFR Classifier
Apache-2.0
該模型是基於BERT-uncased微調的功能性/非功能性需求預測模型，在AWS g5實例上使用PROMISE數據集和定製數據進行遷移學習，整體精確率達到97%。
文本分類 Safetensors 英語
B
Chumafly
80
1
Tinybert Frugal Ai Text Classification
Apache-2.0
基於TinyBERT的文本分類模型，專門用於識別和分類氣候懷疑論觀點，通過LLM數據平衡技術解決類別不平衡問題。
文本分類 Transformers 英語
T
ParisNeo
31
5
Bias Identificaiton45
基於RoBERTa微調的偏見識別模型，用於分類文本中的10種偏見類型
文本分類 Transformers
B
PriyaPatel
61
4
Roberta Base Go Emotions Onnx
MIT
這是RoBERTa-base-go_emotions模型的ONNX版本，支持全精度和INT8量化，用於多標籤情感分析任務。
文本分類 Transformers 英語
R
SamLowe
41.50k
20
Absolute Harmfulness Predictor Redteam
MIT
safetune 是基於 microsoft/deberta-v3-large 微調的模型，在評估集上表現出一定的效果。
大型語言模型 Transformers
A
safepaca
430
1
Roberta Large Mnli
MIT
基於RoBERTa大型模型在MNLI語料庫上微調的文本分類模型，適用於零樣本分類任務
大型語言模型 英語
R
FacebookAI
262.29k
174
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