Немецкоязычная RoBERTa для классификации фрагментов политик конфиденциальности по темам, включая передачу данных третьим сторонам.
97скачиваний 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/gottbert-privacy-policy-content-sharing — немецкоязычная модель классификации текста на основе RoBERTa, дообученная на GottBERT/GottBERT_base_last. Она предназначена для анализа текстов политик конфиденциальности и отнесения фрагментов к категориям, связанным с обработкой и передачей данных: например, Sharing, ThirdParty, Purpose и Retention. В README перечислены метки тематик, включая Audience, LegalBasis, Security/Privacy и UserRights, а также указана английская версия материалов.
Модель содержит 153,2 млн параметров, принимает текст и выдаёт классы; максимальный контекст — 514 токенов. Репозиторий содержит веса в форматах Safetensors и ONNX. Лицензия — Apache-2.0. Метаданные указывают немецкий язык; наличие в README пометки об английской версии само по себе не подтверждает качество классификации на английском языке.
Сценарии применения
классификация разделов политики конфиденциальности по тематическим категориям
поиск упоминаний о передаче данных третьим сторонам
выявление положений о целях обработки и сроках хранения данных
анализ упоминаний прав пользователей и правовых оснований обработки
Ограничения
Контекст ограничен 514 токенами. README перечисляет категории и указывает английскую версию, но не приводит результатов оценки качества и не подтверждает поддержку классификации на английском языке.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель