| --- |
| 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 |
| |
| ```python |
| 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}] |
