IndoSmish IndicBERT (ONNX)
Tri-class ham/spam/smishing detector for code-mixed Malayalam, Hindi and English SMS (Roman, Malayalam and Devanagari scripts), fine-tuned IndicBERT exported to ONNX for in-browser inference via transformers.js.
Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 267 млн
- Размер весов
- 134 МБ
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- albert · dense
- Библиотека
- transformers.js
- Опубликована
- 20 июл 2026
Ссылки
indosmish-indicbert-onnx
Дообученный IndicBERT в формате ONNX классифицирует SMS на обычные сообщения, спам и smishing на хинди, малаялам, английском и их языковых смесях.
13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 авг 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
IndoSmish IndicBERT ONNX — классификатор SMS на основе IndicBERT, дообученный для распознавания трёх классов: обычных сообщений, спама и smishing-сообщений с мошенническими ссылками или попытками выманить данные. Модель рассчитана на смешанный текст на малаялам, хинди и английском языках, включая латинскую, письменность малаялам и деванагари.
Модель использует архитектуру ALBERT для классификации последовательностей, содержит 266,8 млн параметров и обрабатывает до 512 токенов. Экспорт в ONNX и поддержка transformers.js позволяют запускать классификацию в браузере. Лицензия — MIT.
Сценарии применения
- фильтрация спама в SMS на хинди и малаялам
- выявление smishing-сообщений с фишинговыми ссылками
- классификация смешанных хинди-английских SMS
- классификация SMS в браузерном приложении
Ограничения
Модель описана для SMS на хинди, малаялам и английском, включая смешанные тексты; применимость к другим языкам и типам сообщений не заявлена. Контекст ограничен 512 токенами.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.11Разработка и данныеКибербезопасность и приватностьAI помогает обнаруживать киберугрозы, защищать данные и помогать реагировать на инциденты.25 задач4 232моделиII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейIV.2Отраслевые задачиБанки, платежи и инвестицииAI помогает управлять финансовым риском, платежами, инвестиционным анализом и обслуживанием клиентов.37 задач1 723модели
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers.js
Модель выложена для браузера (ONNX / transformers.js).
- Класс архитектуры
- AlbertForSequenceClassification
- Ревизия весов
- 03cdee5