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README.md

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