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
Safetensors
Model size
0.4B params
Tensor type
F32
·
Inference Providers NEW
This model isn't deployed by any Inference Provider. 🙋 Ask for provider support