DKbert-hatespeech-detection — модель классификации датского текста для выявления языка ненависти. Её разработали Johan Horsmans и Gustav Aarup Lauridsen в рамках экзаменационного проекта по Cultural Data Science; модель основана на архитектуре BERT и содержит 137,8 млн параметров. Она принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов и выдаёт метку классификации.

Модель обучена на данных OffensEval2020 и предназначена для выявления ненавистнических высказываний в датском тексте, например, при анализе публикаций и комментариев. В карточке указан macro F1 0,78; для класса hateful точность составляет 0,77, а полнота — 0,49, поэтому часть таких высказываний может остаться нераспознанной. Лицензия — MIT.