/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
152 млн
Архитектура
roberta · dense
Базовая модель
roberta-base
Опубликована
2 мар 2022

roberta-base-formality

Классификация текстаТекст → label4 профессии

Англоязычная RoBERTa определяет, является ли текст формальным или неформальным.

76скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 мар 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

cointegrated/roberta-base-formality — англоязычный классификатор формальности текста, разработанный @cointegrated на основе FacebookAI/roberta-base. Модель дообучена как бинарный классификатор на наборе GYAFC: класс 1 означает формальный текст, класс 0 — неформальный. Веса представлены в форматах PyTorch и Safetensors; размер модели — около 151,8 млн параметров, контекст — до 514 токенов.

Модель предназначена для определения формальности предложений и оценки переноса стиля текста. В карточке указаны ROC AUC 99,13% на dev-разбиении и 99,20% на test-разбиении GYAFC. Лицензия обозначена автором как предположительно MIT на основе базовой модели, при этом условия использования GYAFC следует проверить отдельно.

Сценарии применения

  • классификация предложений по формальности
  • оценка результата переноса текста из неформального стиля в формальный
  • сравнение формальности вариантов текста
  • фильтрация формальных и разговорных высказываний на английском

Ограничения

Качество ожидаемо ниже для языков, кроме английского, и для областей, отличающихся от тематики GYAFC. Бинарная классификация может неадекватно различать промежуточные степени формальности; лицензия модели указана предположительно, а условия GYAFC требуют проверки.

Для каких профессий подходит4

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

Model Card for roberta-base-formality

FacebookAI/roberta-base model, fine-tuned as a binary classifier of formality on the GYAFC dataset.

Model Details

Model Description

  • Developed by: @cointegrated
  • Model type: classifier
  • Language(s) (NLP): English
  • License: probably MIT (as the base model), but please double-check the GYAFC terms of usage

The model has been trained for 5 epochs on the GYAFC train split with batch size of 32 and Adam optimizer with learning rate of 1e-5.

The evaluation results are: 99.13% ROC AUC on the dev split, and 99.20% ROC AUC on the test split.

Uses

Classification of formality of texts; originally intended as a tool for evaluating text style transfer.

Class 1 denotes formal texts, and class 0, informal texts.

Note that this model is not expected to perform well in any languages other than English or in any domains distant from the GYAFC data distribution (Yahoo Answers sentences for "Entertainment & Music" and "Family & Relationships" categories). Also, as a binary classifier, this model may not handle intermediate degrees of formality inadequately. If you want to rank texts by varying degrees of formality, s-nlp/roberta-base-formality-ranker (a later version of this model, trained more contrastively) might be a better choice.

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
822e8e8

0 моделей