Filter4J是一个极小化的,基于深度学习的,文本内容违规检测(文本内容安全、文本审核)库。
*: 为了最好的运行效率,我们还是推荐您使用LL4J来运行Filter4J。
基于机器的文本审核系统,无法完全替代人工审核。请在使用本库时,仍然保持对用户输入的警惕。
作者在此明示,本模型一定存在缺陷且会存在错误判断,其输出结果与实际情况一定存在偏差。
使用者不应该将其用于任何环境中,除非这种偏差不会对使用者造成任何损失。
Filter4j 演示程序 已经启动!
在吗?我想草你
异常
山火十分可怕,所过之处寸草不生
正常
青山绿水,白草红叶黄花
正常
在吗?我想ca/o你
异常
我问候你全家
异常
我们去照相馆拍全家福了
正常
“你好”是一个常用的问候语
正常
System.out.println(TextFilter.isIllegal(str) ?"异常":"正常");
本项目隶属于LL4J。
训练用仓库:https://github.com/LL4J/Filter4Jx
若欲反馈任何模型质量与性能相关的问题,还请移步训练仓库。
您可以在训练仓库中找到关于本模型的工作原理、训练数据、训练方法等细节。
若您有其他问题,欢迎在本仓库issue中提出。
北京信息科学与技术国家研究中心 Jiawen Deng(清华大学) et,al. 提供的COLDataset。
此数据集为我们提供了无与伦比的帮助。
$ claude mcp add Filter4J \
-- python -m otcore.mcp_server <graph>