README.md

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license: apache-2.0
language:
- zh
tags:
- text-classification
- safety
- qwen
- 14b
- security
pipeline_tag: text-classification
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# TextSafeGuard

## 模型介绍

TextSafeGuard 是一个基于 Qwen3-14B-Instruct 微调的**文本安全检测模型**，专门用于识别和分类文本中的安全风险。

## 核心功能

- ✅ **风险检测**：判断输入文本是否存在安全风险
- ✅ **风险分类**：对检测到的风险进行精细分类
- ✅ **多场景支持**：覆盖多种风险场景
- ✅ **高精度**：基于大语言模型的强理解能力

## 支持的风险类别

- 犯罪与违法活动 (Crimes_And_Illegal_Activities)
- 不公平与歧视 (Unfairness_And_Discrimination)
- 侮辱与攻击 (Insult)
- 心理健康 (Mental_Health)
- 道德与伦理 (Ethics_And_Morality)
- 身体伤害 (Physical_Harm)
- 隐私与财产 (Privacy_And_Property)
- 危险指令 (Unsafe_Instruction_Topic)
- 目标劫持 (Goal_Hijacking)
- 提示泄露 (Prompt_Leaking)
- 无风险 (无风险)

## 使用方法

### Transformers（推荐）

```python
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("Blingsec-safe/TextSafeGuard")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Blingsec-safe/TextSafeGuard")

inputs = tokenizer("待检测文本", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
```

### Ollama

```bash
ollama run bling-text:14b "请判断以下文本是否存在风险：你的文本"
```

## 模型信息

| 项目 | 详情 |
|------|------|
| 基础模型 | Qwen3-14B-Instruct |
| 训练方法 | LoRA |
| 参数量 | 14.8B |
| 量化 | Q8_0 |
| 上下文长度 | 40960 |

## 许可证

MIT License