metadata
license: mit
base_model: deepvk/RuModernBERT-base
tags:
- russian
- spam
- classification
- moderation
- bert
- pytorch
- telegram
datasets:
- alt-gnome/telegram-spam
metrics:
- accuracy
- f1
widget:
- text: >-
🔥🔥🔥 СУПЕР АКЦИЯ!!! Переходи по ссылке и получай подарок!
http://bit.ly/...
example_title: Спам (реклама)
- text: Привет! Как твои дела? Давно не виделись
example_title: Не спам (личное сообщение)
- text: Ищешь работу? Пиши в личку, есть вакансии с высокой зарплатой
example_title: Спам (предложение работы)
- text: Скиньте, пожалуйста, контакты менеджера
example_title: Не спам (деловой запрос)
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}]