Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 435 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: bert · dense
Базовая модель: gbert-large
Опубликована: 21 авг 2026

Ссылки

gbert-large-privacy-policy-content-thirdparty

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Немецкоязычная BERT-модель для классификации фрагментов политик конфиденциальности по теме передачи данных третьим сторонам.

89скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 сен 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

Immerwinter/gbert-large-privacy-policy-content-thirdparty — немецкоязычная модель классификации текста, дообученная на базе deepset/gbert-large. Она предназначена для отнесения фрагментов политики конфиденциальности к теме ThirdParty в аналитическом конвейере, где также перечислены темы обработки персональных данных и прав пользователей. Модель основана на BERT, содержит 434,5 млн параметров и принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов.

Модель подходит для автоматической тематической разметки текста политик конфиденциальности. Доступны веса в форматах Safetensors и ONNX; лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает о дополнительных языках или возможностях за пределами классификации текста.

Сценарии применения

поиск положений о передаче данных третьим сторонам в политике конфиденциальности
тематическая разметка разделов политики конфиденциальности
сортировка фрагментов политики по темам обработки данных

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами. В доступной карточке описана тема ThirdParty, поэтому пригодность для других тематических меток отдельно не подтверждена.