IndoBERT Halim MBG
Binary sentiment classifier (negative/positive) for Indonesian social media comments.
Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 152 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- bert · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 30 июл 2026
Ссылки
Indobert-Halim-modelMBG
BERT-классификатор определяет положительную или отрицательную тональность комментариев на индонезийском языке.
6скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 июл 2026
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Публичные оценки
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
IndoBERT Halim MBG — модель классификации тональности комментариев в индонезийских социальных сетях на положительные и отрицательные. Карточка модели называет её бинарным классификатором; метаданные указывают архитектуру BERT с головой BertForSequenceClassification, библиотеку Transformers и 151,6 млн параметров. Модель принимает текст и выдаёт метку класса. Контекст — до 512 токенов.
Модель подходит для анализа тональности индонезийских комментариев и мониторинга реакции аудитории в социальных сетях. Доступна под лицензией Apache-2.0.
Сценарии применения
- Определение тональности комментариев в социальных сетях
- Разделение индонезийских отзывов на положительные и отрицательные
- Мониторинг реакции аудитории на публикации
- Автоматическая сортировка комментариев по тональности
Ограничения
Классификатор поддерживает только две метки — положительную и отрицательную — и предназначен для индонезийских комментариев в социальных сетях; качество на других типах текстов не установлено.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers · text-classification
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- BertForSequenceClassification
- Ревизия весов
- 161b46d