ailist/ Модель

Характеристики

Контекст: 514 токенов
Параметры: 152 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: roberta · dense
Базовая модель: roberta-base-wechsel-german
Опубликована: 21 авг 2026

Ссылки

roberta-wechsel-privacy-policy-content-retention

Классификация текстаТекст → label5 профессий

Немецкоязычная RoBERTa для классификации фрагментов политик конфиденциальности по теме хранения данных.

105скачиваний 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/roberta-wechsel-privacy-policy-content-retention — немецкоязычная модель классификации текста, созданная на основе benjamin/roberta-base-wechsel-german. Она предназначена для отнесения фрагментов политики конфиденциальности к теме Content и категории Retention; README перечисляет также соседние категории конвейера, включая Deletion, Processing и UserRights. Модель построена на архитектуре RoBERTa для классификации последовательностей, содержит 151,8 млн параметров и принимает текст длиной до 514 токенов. Доступны веса в форматах Safetensors и ONNX. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

поиск разделов о сроках хранения данных в политиках конфиденциальности
классификация фрагментов немецких политик по категории Retention
автоматическая сортировка содержания политик конфиденциальности
подготовка немецких политик конфиденциальности для анализа по темам

Ограничения

Контекст ограничен 514 токенами. README не описывает метрики качества, схему меток и правила обработки фрагментов вне перечисленных категорий.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей I.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделей I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

Также подходит для

I.4Обработка документов и форм

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

DeepPrivacy - privacy policy analysis pipeline

Scope: Content - Retention

Language: German

Fine-tuned from `benjamin/roberta-base-wechsel-german` on 4003 annotated sentences.

Categories: `ByThirdParty` - `CloudStorage` - `Country` - `CustomerAcquisition` - `DataType` - `LegalBasisDuration` - `LocalStorage` - `Necessity` - `NotRetention` - `StatutoryRetention` - `StorageDuration` - `Other`

All models for this analysis pipeline:

Content: Audience - Contact - Control - Deletion - LegalBasis - Policy - Processing - Purpose - Retention - Security/Privacy - Selling - Sharing - ThirdParty - UserRights

English version

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: RobertaForSequenceClassification
Ревизия весов: da7c477

0 моделей

Создать бенчмарк