/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
95,2 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
roberta · dense
Опубликована
16 мар 2023

distilroberta-base-offensive-hateful-speech-text-multiclassification

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная DistilRoBERTa классифицирует англоязычные тексты на категории оскорбительной и разжигающей ненависть речи.

61скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены22 мар 2023

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

Модель badmatr11x/distilroberta-base-offensive-hateful-speech-text-multiclassification разработана Purvesh Patel и дообучена на базе distilroberta-base для многоклассовой классификации оскорбительной и разжигающей ненависть речи. Она принимает текст и относит его к классам, предусмотренным обучающим набором badmatr11x/hate-offensive-speech; карточка сообщает точность 94,50%. Модель построена на архитектуре RoBERTa, содержит 95,2 млн параметров и поддерживает контекст до 514 токенов.

Модель подходит для автоматической предварительной модерации англоязычных текстов и анализа токсичной речи. Она распространяется по лицензии MIT. Заявленная точность дана без описания методики оценки, поэтому её не следует считать гарантией качества на других данных; результат также ограничен набором классов и языком обучения.

Сценарии применения

  • предварительная модерация оскорбительных комментариев
  • выявление разжигающей ненависть речи в публикациях
  • классификация сообщений для очереди проверки модераторами

Ограничения

Оценка точности 94,50% приведена без описания тестовой выборки и методики и не гарантирует качество на новых данных. Модель рассчитана на английский язык и ограниченный набор классов из обучающих данных.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

This is pre-trained model for offensive and hateful speech multiclassification. Model is fine-tuned on distilroberta-base model from the huggingface repository. This model is pre-trained on my original datasets. Reported accuracy of this model is 94.50%.

You can find all the datasets on this repository. Find out my Space on this model here.

You can find training notebook on my github profile @purveshpatel511. Report any bugs or issue here.

Checkout my GitHub Profile @purveshpatel511.

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
2f7352a

0 моделей