Fake news detection model using DistilBERT. Classifies news text as Fake or Real.
Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Архитектура
- distilbert · dense
- Опубликована
- 29 июн 2026
Ссылки
fake-news-distilbert
Классификация текстаТекст → label
Классификатор на базе DistilBERT, который относит новостной текст к категориям «фейк» или «реальная новость».
5скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 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
Модель Dhanashri-Adawade/fake-news-distilbert предназначена для классификации новостного текста по категориям Fake и Real. Она использует DistilBERT с архитектурой DistilBertForSequenceClassification и принимает текст для анализа, выдавая метку класса.
Модель подходит для автоматической первичной проверки новостных публикаций и сортировки текстов по признаку достоверности. Контекст ограничен 512 токенами. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; сведения о лицензии отсутствуют.
Сценарии применения
- первичная проверка новостных публикаций на фейковые сообщения
- сортировка новостных текстов по категориям Fake и Real
- автоматическая разметка новостных статей для последующей проверки
Ограничения
Модель классифицирует текст только по категориям Fake и Real; её вывод не заменяет независимую проверку фактов. Контекст ограничен 512 токенами.
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 · text-classification
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- DistilBertForSequenceClassification
- Ревизия весов
- 78cc717