/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
138 млн
Лицензия
CC BY-NC-SA 4.0
Архитектура
bert · dense
Опубликована
23 мая 2023

hate-speech-berturk

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная на турецких данных BERT-модель классифицирует текст как нейтральный, оскорбительный или содержащий язык ненависти.

94скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены19 июн 2025

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

hate-speech-berturk — модель классификации текста, дообученная для обнаружения оскорбительной речи и языка ненависти на турецком языке. Она основана на BERTurk base uncased и обучена на датасете Toraman22 v2; архитектура — BertForSequenceClassification, размер — 137,8 млн параметров, максимальная длина входа — 512 токенов. Модель относит текст к одному из трёх классов: нейтральный, оскорбительный или язык ненависти.

В README сообщается, что модель обучалась пять эпох на случайном разделении данных 80/20 и достигла F1 0,9094 и точности 0,9092 на оценочной выборке. Она предназначена для модерации турецкоязычных текстов и исследовательских задач классификации токсичной речи. Распространяется по лицензии CC BY-NC-SA 4.0, которая требует указания авторства и распространяет производные работы на тех же условиях с ограничением некоммерческого использования.

Сценарии применения

  • обнаружение языка ненависти в турецких сообщениях
  • выявление оскорблений в турецких комментариях
  • модерация турецкоязычных публикаций
  • классификация токсичности текста на турецком языке

Ограничения

Модель обучалась на одном датасете с случайным разделением 80/20; показатели качества из README могут не отражать результаты на других источниках и типах турецкого текста. Лицензия запрещает коммерческое использование.

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

hate-speech-berturk (base-uncased)

Fine-tuned hate speech detection model on Turkish language using Toraman22 v2 dataset published at https://github.com/metunlp/hate-speech

Class labels:

"0": Neutral

"1": Offensive

"2": Hate

We split 80-20 train-test randomly.

5 epochs train_loss: 0.1571

eval_f1 is 0.9094, eval_accuracy is 0.9092

BibTeX entry and citation info

@InProceedings{toraman2022large,
  author    = {Toraman, Cagri  and  \c{S}ahinu\c{c}, Furkan and Yilmaz, Eyup Halit},
  title     = {Large-Scale Hate Speech Detection with Cross-Domain Transfer},
  booktitle = {Proceedings of the Language Resources and Evaluation Conference},
  month     = {June},
  year      = {2022},
  address   = {Marseille, France},
  publisher = {European Language Resources Association},
  pages     = {2215--2225},
  url       = {https://aclanthology.org/2022.lrec-1.238}
}

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
BertForSequenceClassification
Ревизия весов
d517760

0 моделей