/ Модель
Каталог

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

Hugging Face

roberta-wechsel-privacy-policy-content-selling

Immerwinter
Классификация текстаТекст → label3 профессии

Немецкоязычная модель RoBERTa для классификации фрагментов политик конфиденциальности по темам, включая продажу данных.

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/roberta-wechsel-privacy-policy-content-selling — немецкоязычная модель классификации текста на основе RoBERTa, дообученная на базе benjamin/roberta-base-wechsel-german. Она предназначена для анализа текстов политик конфиденциальности и отнесения фрагментов к категории Content, в том числе к теме Selling; в карточке также перечислены категории Audience, Contact, Control, Deletion, LegalBasis, Policy, Processing, Purpose, Retention, Security/Privacy, Sharing, ThirdParty и UserRights.

Модель содержит 151,8 млн параметров, принимает текстовые последовательности с контекстом до 514 токенов и выдаёт метки классификации. Доступны веса в форматах Safetensors и ONNX. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • поиск упоминаний продажи данных в политиках конфиденциальности
  • классификация фрагментов политики по теме обработки данных
  • разметка разделов политики конфиденциальности по категориям
  • анализ немецкоязычных документов о конфиденциальности

Ограничения

Модель рассчитана на немецкоязычные тексты и ограничивает входной контекст 514 токенами. Карточка не описывает точность и подробную схему меток.

Для каких профессий подходит3

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 791модельI.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделейI.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

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
4acb764

0 моделей

    Создать бенчмарк