/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
152 млн
Архитектура
roberta · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
17 дек 2023

humor-detection-comb-23

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Модель на базе RoBERTa классифицирует англоязычный текст как юмористический или неюмористический.

64скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 мая 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 Humor-Research/humor-detection-comb-23 разработана проектом Humor Research для выявления юмора в англоязычном тексте. Это модель бинарной классификации на базе RoBERTa с архитектурой RobertaForSequenceClassification и 151,8 млн параметров; она работает через библиотеку Transformers и принимает последовательности длиной до 514 токенов.

Модель предназначена для определения, является ли текст юмористическим, а также для классификации шуток и распознавания юмора в текстовых корпусах. Она представлена как рекомендуемая модель проекта для задачи «юмор или не юмор» и опубликована в рамках исследования переносимости и устойчивости моделей распознавания юмора.

Модель поддерживает английский язык. В README не приведены количественные оценки качества или подробности ограничений, кроме специализации на англоязычном тексте и контекста в 514 токенов. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • Определение юмора в англоязычных сообщениях
  • Классификация текста как шутки или не шутки
  • Поиск юмористических примеров в текстовом корпусе

Ограничения

Модель предназначена для англоязычного текста и ограничена контекстом до 514 токенов; показатели качества в предоставленных материалах не приведены. Лицензия в доступных данных не указана.

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

English Humor Detection Model

This model is part of the Humor Research collection of models for English humor detection, humor classification, and joke detection. It can be used for binary text classification tasks such as identifying whether an English text is humorous or non-humorous.

Model name

The model name indicates the dataset from the paper on which the model was trained. The numbers in the model name correspond to the random seed used for model initialization.

Recommended model for humor detection

If you need a single recommended model for English humor vs. non-humor classification, please refer to the best model from the project:

Humor-Research/humor-detection-comb-23

Paper

This model was released as part of the study:

You Told Me That Joke Twice: A Systematic Investigation of Transferability and Robustness of Humor Detection Models

GitHub repository

Code, data processing tools, and additional project information are available here:

Humor-Research/Humor-detection

Citation

If you use this model, please cite the following paper:

@inproceedings{baranov-etal-2023-told,
    title = "You Told Me That Joke Twice: A Systematic Investigation of Transferability and Robustness of Humor Detection Models",
    author = "Baranov, Alexander  and
      Kniazhevsky, Vladimir  and
      Braslavski, Pavel",
    editor = "Bouamor, Houda  and
      Pino, Juan  and
      Bali, Kalika",
    booktitle = "Proceedings of the 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
    month = dec,
    year = "2023",
    address = "Singapore",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://aclanthology.org/2023.emnlp-main.845",
    doi = "10.18653/v1/2023.emnlp-main.845",
    pages = "13701--13715",
}

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
eceedf2

0 моделей