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This model is fine-tuned to detect offensive language in Greek texts (Twitter & Fiction). - Pretrained on `nlpaueb/bert-base-greek-uncased-v1` - Fine-tuned on a custom offensive language detection dataset, namely the AIKIA corpus. @inproceedings{markantonatou-etal-2024-corpus, title = {The Corpus {AIKIA}: Using Ranking Annotation for Offensive Language Detection in {M}odern {G}reek}, author = {Markantonatou, Stella and Stamou, Vivian and Christodoulou, Christina and Apostolopoulou, Georgia and Balas, Antonis and Ioannakis, George}, editor = {Calzolari, Nicoletta and Kan, Min-Yen and Hoste, Veronique and Lenci, Alessandro and Sakti, Sakriani and Xue, Nianwen}, booktitle = {Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024)}, month = {may}, year = {2024}, address = {Torino, Italia}, publisher = {ELRA and ICCL}, url = {https://aclanthology.org/2024.lrec-main.1378}, pages = {15861--15871}

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選び方とよくある質問
API料金はどう比較しますか?+

入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。

オープンウェイトは無料で商用利用できますか?+

必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

ランキング1位が最適ですか?+

順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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