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违规发言检测

PaddleHub创意大赛之违规发言检测

  • 违规发言检测：
    • 一、PaddleHub简介
    • 二、模型简介
    • 三、代码实现
      • 1、模型的安装
      • 2、引入相关库
      • 3、命令行方式运行
      • 4、使用API方式运行
    • 四、效果展示

违规发言检测：

这是使用PaddleHub完成的一个违规发言检测的项目，由于小老弟初学水平有限所以该项目还有很大的改进空间，以后可以慢慢改慢慢做

一、PaddleHub简介

PaddleHub是百度飞桨PaddlePaddle开源深度学习平台的预训练模型应用工具，使用该工具就可以很便捷的使用少量的代码量快速部署各种模型。从而大大节省开发人员的时间；PaddleHub可以便捷地获取PaddlePaddle生态下的预训练模型，完成模型的管理和一键预测。配合使用Fine-tune API，可以基于大规模预训练模型快速完成迁移学习，让预训练模型能更好地服务于用户特定场景的应用。更多详情可查看PaddleHub官网

二、模型简介

该模型使用的是PaddleHub中的porn_detection_lstm预训练模型，该预训练模型使用的是LSTM网络结构并按字粒度进行切词，具有较高的分类精度。数据集是百度自建的数据集。该模型最大句子长度为256字，仅支持预测。
以下是使用的各模型的版本号：

porn_detection_lstm - 1.1.0
Python - 3.7.6
PaddleHub - 1.8.1

三、代码实现

1、模型的安装

首先我们要安装PaddleHub工具，PaddleHub需要与飞桨一起使用，其硬件和操作系统的适用范围与飞桨相同。注意：飞桨版本需要>= 1.7.0。

$pip install paddlehub --upgrade -i

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