YAML Metadata Warning:empty or missing yaml metadata in repo card
Check out the documentation for more information.
Russian Toxicity Classifier
Описание
Модель бинарной классификации русскоязычных текстов.
Классы:
- 0 — токсичный текст
- 1 — нетоксичный текст
Назначение
Модель предназначена для автоматического контроля качества сообщений технической поддержки.
Определяет:
- грубость;
- оскорбления;
- агрессивные сообщения;
- токсичные формулировки.
Архитектура
Основа модели: ai-forever/ru-en-RoSBERTa
Использован transfer learning:
- веса Transformer-энкодера заморожены;
- обучалась классификационная голова.
Метрики на тестовой выборке
Accuracy: 0.9849
Precision: 0.9873
Recall: 0.9825
F1-score: 0.9849
MCC: 0.9699
ROC-AUC: 0.9990
Ограничения
Модель может ошибаться на:
- сарказме;
- эмоциональных, но допустимых жалобах;
- некоторых вежливых сообщениях поддержки.
Пример использования
from transformers import pipeline
classifier = pipeline(
"text-classification",
model="yulivvv/toxic-text-classifier-ru"
)
result = classifier(
"Вы что, совсем ничего не можете сделать?"
)
print(result)
- Downloads last month
- 10
Inference Providers NEW
This model isn't deployed by any Inference Provider. 🙋 Ask for provider support