bengali-abusive-MuRIL
Hate-speech-CNERG
Clasificación de texto
Este modelo se utiliza para detectar lenguaje abusivo en bengalí. Está afinado en el modelo MuRIL utilizando un conjunto de datos de discurso abusivo en bengalí. El modelo se entrena con tasas de aprendizaje de 2e-5. El código de entrenamiento se puede encontrar en esta URL. Aceptado en ACM HT 2022.
Como usar
LABEL_0 :-> Normal
LABEL_1 :-> Abusivo
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Transformadores
- PyTorch
- Bengalí
- MuRIL
Casos de uso
- Detección de lenguaje abusivo en bengalí
- Mejora de la detección de lenguaje abusivo de baja fuente para lenguas índicas