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matt0513/drug-detection-xlm-roberta-v3

sourceHugging Faceapache-2.0updated 12d agoView on Hugging Face
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Model Card

drug-detection-xlm-roberta-v3

判斷網頁是否為毒品販售站台的二元分類模型，基於 XLM-RoBERTa（base）， 用於淡江大學「多模態毒品交易防制系統」專題。

模型說明

項目內容
架構XLM-RoBERTa base（12 層）
任務二元分類
輸入網頁純文字
輸出LABEL_0：一般網站　LABEL_1：毒品販售網站
語言多語（網頁常見中英夾雜）

使用方式

python
from transformers import pipeline

clf = pipeline("text-classification",
               model="matt0513/drug-detection-xlm-roberta-v3",
               truncation=True, max_length=256, top_k=None)

clf("網頁純文字內容")
# [[{'label': 'LABEL_1', 'score': ...}, {'label': 'LABEL_0', 'score': ...}]]

輸出的 score 是 softmax 值，未經校準，不宜直接當作機率解讀。 系統實際使用時會另外做機率校準後再套用門檻。

評估

在與訓練資料網域零重疊、人工標註的真實網頁上，ROC-AUC 為 0.938。

限制

  • —本模型為分流輔助工具，判定結果需經人工覆核，不應作為單一判定依據
  • —評估樣本數有限