Характеристики

Контекст: 514 токенов
Параметры: 152 млн
Лицензия: CC BY 4.0
Архитектура: roberta · dense
Базовая модель: twitter-roberta-base-hate-latest
Библиотека: transformers
Опубликована: 28 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

sentimentumai-hate-speech

Denisse-MR98

Классификация текстаТекст → label

Дообученная RoBERTa для выявления языка ненависти в англоязычных сообщениях и текстах.

7скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 июн 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

Denisse-MR98/sentimentumai-hate-speech — дообученная модель Denisse-MR98 для классификации текста по наличию языка ненависти. Она основана на RoBERTa-модели Cardiff NLP, предназначенной для англоязычных текстов и сообщений в социальных сетях. Модель содержит 151,8 млн параметров, использует архитектуру RobertaForSequenceClassification и принимает текст длиной до 514 токенов.

Модель подходит для автоматической проверки сообщений и предварительной модерации пользовательского контента. В README приведено значение loss 0,3520 на оценочном наборе, но набор данных обозначен как None, а подробности обучения, метрики качества и ограничения не раскрыты. Модель распространяется по лицензии CC BY 4.0.

Сценарии применения

выявление языка ненависти в сообщениях соцсетей
предварительная модерация пользовательских комментариев
фильтрация оскорбительных текстов в потоках сообщений

Ограничения

README не раскрывает состав обучающего набора, подробные метрики качества и конкретные ограничения; указан только loss 0,3520 на оценочном наборе. Базовая модель рассчитана на англоязычные тексты, поэтому поддержку других языков считать подтверждённой нельзя.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

ft_model

This model is a fine-tuned version of cardiffnlp/twitter-roberta-base-hate-latest on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.3520

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

learning_rate: 2e-05
train_batch_size: 32
eval_batch_size: 64
seed: 42
optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 3
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss
0.2054	1.0	800	0.2636
0.1529	2.0	1600	0.1767
0.0572	3.0	2400	0.3520

Framework versions

Transformers 5.12.0
Pytorch 2.11.0+cu128
Datasets 4.0.0
Tokenizers 0.22.2

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: RobertaForSequenceClassification
Ревизия весов: 8c9490b