/ Модель

Характеристики

Контекст
256 токенов
Параметры
6,7 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
bert · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
22 июл 2026

Synapse-Guard-v1

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Компактная модель Comunidade Synapse BR классифицирует сообщения на бразильском португальском для автоматической модерации.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 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

Synapse-Guard v1 — модель классификации текста, разработанная Comunidade Synapse BR для автоматической модерации сообщений на бразильском португальском языке. Она предназначена для чат-ботов, форумов, социальных сетей, систем комментариев и других сервисов, которым нужно выявлять потенциально неподходящий контент.

Модель использует компактный BERT Encoder с WordPiece-токенизатором и содержит 6,7 млн параметров. Она присваивает текстам категории модерации, включая нейтральное содержание, спам и токсичные сообщения; в README также упоминается фильтрация контента для взрослых. Контекст модели — 256 токенов. Модель не генерирует текст.

Synapse-Guard ориентирована на лёгкую и быструю интеграцию в системы модерации. Она может ошибаться при распознавании иронии, сарказма, неоднозначных или очень коротких сообщений, а также текста, смысл которого зависит от контекста; для критичных решений рекомендуется проверка человеком. Распространяется по лицензии Apache License 2.0.

Сценарии применения

  • выявление спама и фишинговых сообщений
  • поиск оскорбительных и токсичных комментариев
  • фильтрация потенциально неподходящих сообщений в чат-ботах
  • модерация публикаций на форумах и в социальных сетях
  • классификация комментариев по категориям модерации

Ограничения

Может ошибаться на иронии, сарказме, неоднозначных и очень коротких сообщениях, а также на текстах, зависящих от контекста. Для критичных решений рекомендуется дополнительная проверка человеком.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

🛡️ Synapse-Guard v1

O Synapse-Guard v1 é a primeira versão pública da família Synapse-Guard, desenvolvida pela Comunidade Synapse BR para classificação automática de conteúdo em português brasileiro.

Baseado em uma arquitetura BERT compacta, o modelo foi desenvolvido para oferecer uma solução leve e eficiente para moderação automática de conteúdo, podendo ser utilizado em chatbots, fóruns, comunidades, redes sociais e outras aplicações que necessitam identificar diferentes tipos de mensagens.

Importante: este modelo não gera conteúdo. Sua função é apenas classificar textos em categorias de moderação.


📖 Visão Geral

O Synapse-Guard v1 representa o início da linha de modelos de moderação da Comunidade Synapse BR.

Seu objetivo é fornecer uma base simples, rápida e acessível para aplicações que necessitam identificar automaticamente conteúdos potencialmente inadequados em português.


🏷️ Classes

ClasseDescrição
🟢 NeutroConversas comuns e conteúdo considerado seguro.
📢 SpamPublicidade abusiva, golpes, phishing e mensagens promocionais.
🔴 TóxicoLinguagem ofensiva, insultos e conteúdo abusivo.
🔞 AdultoConteúdo sexual explícito ou material destinado ao público adulto.

🎯 Casos de Uso

O modelo pode ser utilizado em:

  • Chatbots
  • Assistentes de IA
  • Redes sociais
  • Fóruns
  • Sistemas de comentários
  • Plataformas educacionais
  • APIs de moderação
  • Detecção de spam
  • Filtragem de conteúdo adulto

🏋️ Dataset

O modelo foi treinado utilizando o Synapse Dataset v1.

Características do conjunto de dados:

  • 120.000 exemplos
  • 4 classes balanceadas
  • Aproximadamente 30.000 exemplos por classe
  • Textos em português brasileiro

🏗️ Arquitetura

PropriedadeValor
ArquiteturaBERT Encoder
Parâmetros~5 milhões
TokenizadorWordPiece
IdiomaPortuguês Brasileiro
FrameworkTransformers

⚡ Exemplo de Uso

from transformers import pipeline

classifier = pipeline(
    "text-classification",
    model="Comunidade-Synapse-BR/Synapse-Guard-v1"
)

resultado = classifier("Você ganhou um prêmio! Clique aqui.")

print(resultado)

⚠️ Limitações

Embora tenha sido desenvolvido para moderação automática de conteúdo em português brasileiro, nenhum modelo de classificação é perfeito.

O Synapse-Guard v1 pode apresentar dificuldades em situações como:

  • Ironias
  • Sarcasmo
  • Conteúdo altamente ambíguo
  • Mensagens muito curtas
  • Textos que dependem fortemente de contexto

Para aplicações críticas, recomenda-se utilizar revisão humana como camada adicional de segurança.


📜 Licença

Este modelo é distribuído sob a licença Apache License 2.0.


⚖️ Aviso

Este modelo é disponibilizado para fins de pesquisa, desenvolvimento e integração em aplicações de inteligência artificial.

As previsões geradas pelo modelo não devem ser consideradas decisões definitivas. Os usuários são responsáveis por validar seu desempenho antes da utilização em ambientes de produção.

O modelo é fornecido "como está", sem garantias de qualquer natureza.

A Comunidade Synapse BR e seus colaboradores não se responsabilizam por decisões, interpretações ou quaisquer danos decorrentes do uso deste modelo.


🚀 Evolução do Projeto

O Synapse-Guard v1 é a primeira versão pública da família Synapse-Guard.

Versões futuras introduzem melhorias na qualidade dos dados, redução de falsos positivos, maior robustez para linguagem informal e melhor desempenho em cenários reais de moderação.


🤝 Sobre a Comunidade Synapse BR

A Comunidade Synapse BR é uma iniciativa brasileira dedicada ao desenvolvimento de modelos de inteligência artificial, datasets e ferramentas de código aberto.

Nossa missão é tornar a inteligência artificial mais acessível por meio de soluções leves, eficientes e abertas, fortalecendo a presença do Brasil no ecossistema global de IA.

Contribuições, sugestões e relatos de problemas são sempre bem-vindos.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertForSequenceClassification
Ревизия весов
29ce32d

0 моделей