tomh/toxigen_hatebert
tomh
Clasificación de texto
Este modelo proviene del artículo ToxiGen: A Large-Scale Machine-Generated Dataset for Adversarial and Implicit Hate Speech Detection y puede ser utilizado para detectar discursos de odio implícitos. Por favor, visita el repositorio de Github para el conjunto de datos de entrenamiento y más detalles.
Como usar
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('tomh/toxigen_hatebert')
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('tomh/toxigen_hatebert')
inputs = tokenizer('I like you. I love you', return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Compatibilidad con AutoTrain
- Compatibilidad con Inference Endpoints
- Basado en Transformers y PyTorch
- Modelo BERT
- Incluye token de máscara [MASK]
Casos de uso
- Detección de discursos de odio implícitos
- Clasificación de textos adversarios
- Implementación en puntos finales de inferencia dedicados
- Investigación y desarrollo en procesamiento del lenguaje natural