spam_model

Модель для бинарной классификации спам-сообщений, дообученная на основе архитектуры deepvk/RuModernBERT-base.

Описание модели

Данная модель предназначена для детекции спам-сообщений в текстовых сообщениях на русском языке. Она была получена путём дообучения (fine-tuning) предобученной модели deepvk/RuModernBERT-base на датасете telegram-spam с платформы Hugging Face.

Метка (label):

• 0 — не спам (ham)
• 1 — спам

Модель обучена выявлять различные виды спама, включая:

• Рекламные рассылки
• Предложения работы и вакансии
• Сомнительные коммерческие предложения

Использование

Загрузка с Hugging Face

from transformers import pipeline

# Загрузка модели и токенизатора
classifier = pipeline(
    "text-classification",
    model="Farmellion/spam_model"
)

# Пример предсказания
result = classifier("🔥 СУПЕР АКЦИЯ!!! Переходи по ссылке...")
print(result)
# [{'label': 'LABEL_1', 'score': 0.99}]