Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 137 млн
- Размер весов
- 438 МБ
- Архитектура
- bert · dense
- Библиотека
- generic
- Опубликована
- 12 апр 2022
Ссылки
sponsorblock-classifier-v2
BERT-подобная модель классификации текста для обнаружения рекламных интеграций, саморекламы и других сегментов в расшифровках видео.
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
Xenova/sponsorblock-classifier-v2 — модель классификации текста на базе архитектуры BERT с 136,7 млн параметров и максимальной длиной входного контекста 512 токенов. Модель опубликована в пространстве Xenova; разработчик и условия лицензирования в доступных данных не указаны.
Модель предназначена для классификации фрагментов расшифровок видео по категориям, связанным с SponsorBlock: рекламная интеграция, неоплачиваемая самореклама, напоминание о взаимодействии с каналом и извлечение текста из видео. Она может использоваться в системах автоматической обработки субтитров и транскрипций для поиска и разметки таких сегментов.
Сильная сторона модели — специализация на типичных сегментах видеоконтента и поддержка текстовой классификации через стандартный pipeline Hugging Face. Доступные данные не содержат сведений о поддерживаемых языках, качестве на отдельных наборах данных, полном наборе классов и лицензии; поэтому перед использованием в производстве необходима проверка на целевых данных.
Сценарии применения
- поиск рекламных интеграций в расшифровках видео
- обнаружение неоплачиваемой саморекламы
- выявление напоминаний поставить лайк, подписаться или оставить комментарий
- разметка сегментов для автоматической обработки видео и субтитров
- классификация фрагментов транскрипций для SponsorBlock
Ограничения
В доступных материалах не приведены метрики качества, полный список классов, поддерживаемые языки и условия лицензирования. Поведение на других доменах и языках может отличаться от показанных примеров.
Для каких профессий подходит5
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · generic · text-classification
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- BertForSequenceClassification
- Ревизия весов
- 3fd1e1e