README.md

---
language:
  - uk
license: mit
library_name: transformers
pipeline_tag: text-classification
base_model: bert-base-multilingual-cased
tags:
  - text-classification
  - intent-classification
  - ukrainian
  - education
widget:
  - text: "Що таке рекурсія і навіщо вона потрібна?"
  - text: "Напиши функцію сортування на Python"
---

# query-intent-uk

Класифікатор намірів навчальних запитів з інформатики (українська мова).
Донавчена модель на основі `bert-base-multilingual-cased`.

Модель визначає тип наміру запиту студента:

- **0 — solution_oriented** — студент хоче готовий результат (код, відповідь, команду);
- **1 — learning_oriented** — студент хоче зрозуміти концепцію, отримати пояснення чи підказку.

## Використання

```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

tok = AutoTokenizer.from_pretrained("nyilona/query-intent-uk")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("nyilona/query-intent-uk")

text = "Що таке рекурсія і навіщо вона потрібна?"
inputs = tok(text, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=256)
pred = model(**inputs).logits.argmax(-1).item()
print(model.config.id2label[pred])   # learning_oriented
```

## Дані для навчання

Україномовний датасет навчальних запитів з інформатики (1213 записів), зібраний із синтетичних джерел, технічних форумів та вручну складених прикладів, розмічений за бінарною схемою наміру.

## Метрики

| Метрика | Значення |
|---------|:--------:|
| Macro F1 | 0.94 |

## Ліцензія

MIT