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Model description

This model is a fine-tuned version of the DistilBERT model to classify toxic comments.


How to use

You can use the model with the following code.
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer, TextClassificationPipeline
model_path = "martin-ha/toxic-comment-model"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_path)
pipeline = TextClassificationPipeline(model=model, tokenizer=tokenizer)
print(pipeline('This is a test text.'))


Limitations and Bias

This model is intended to use for classify toxic online classifications. However, one limitation of the model is that it performs poorly for some comments that mention a specific identity subgroup, like Muslim. The following table shows a evaluation score for different identity group. You can learn the specific meaning of this metrics here. But basically, those metrics shows how well a model performs for a specific group. The larger the number, the better.

subgroup subgroup_size subgroup_auc bpsn_auc bnsp_auc
muslim 108 0.689 0.811 0.88
jewish 40 0.749 0.86 0.825
homosexual_gay_or_lesbian 56 0.795 0.706 0.972
black 84 0.866 0.758 0.975
white 112 0.876 0.784 0.97
female 306 0.898 0.887 0.948
christian 231 0.904 0.917 0.93
male 225 0.922 0.862 0.967
psychiatric_or_mental_illness 26 0.924 0.907 0.95

數據評估

martin-ha/toxic-comment-model瀏覽人數已經達到742,如你需要查詢該站的相關權重信息,可以點擊"5118數據""愛站數據""Chinaz數據"進入;以目前的網站數據參考,建議大家請以愛站數據為準,更多網站價值評估因素如:martin-ha/toxic-comment-model的訪問速度、搜索引擎收錄以及索引量、用戶體驗等;當然要評估一個站的價值,最主要還是需要根據您自身的需求以及需要,一些確切的數據則需要找martin-ha/toxic-comment-model的站長進行洽談提供。如該站的IP、PV、跳出率等!

關于martin-ha/toxic-comment-model特別聲明

本站OpenI提供的martin-ha/toxic-comment-model都來源于網絡,不保證外部鏈接的準確性和完整性,同時,對于該外部鏈接的指向,不由OpenI實際控制,在2023年 5月 26日 下午6:06收錄時,該網頁上的內容,都屬于合規合法,后期網頁的內容如出現違規,可以直接聯系網站管理員進行刪除,OpenI不承擔任何責任。

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