/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Лицензия
MIT
Архитектура
distilbert · dense
Базовая модель
distilbert-base-multilingual-cased
Опубликована
11 июн 2026

new-clasification-manish

Классификация текстаТекст → label5 профессий

Дообученная многоязычная DistilBERT-модель классифицирует заголовки и статьи на шесть новостных категорий на английском и хинди.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 июн 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

Модель new-clasification-manish разработана Манишем Неги (Isuremedia) для классификации новостных заголовков и статей на шесть категорий. Это дообученная DistilBERTForSequenceClassification на базе distilbert/distilbert-base-multilingual-cased; модель принимает текст на английском и хинди и поддерживает контекст до 512 токенов. В карточке указана точность 78% на тестовом наборе.

Среди примеров категорий — политика, спорт и бизнес; источники обучающих данных включают новостные издания Индии и BBC Hindi. Модель распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

  • отнесение новостных заголовков к тематическим категориям
  • классификация статей о политике, спорте и бизнесе
  • автоматическая сортировка новостной ленты
  • тематическая разметка англоязычных и хиндиязычных новостей

Ограничения

Заявленная точность составляет 78% на тестовом наборе. Модель не включает категории здоровья и преступности; точность может снижаться на смешанном хинди-английском тексте (Hinglish).

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

News Classifier — new-clasification-manish

Yeh model news headlines aur articles ko automatically 6 categories mein classify karta hai.

Developed by: Manish Negi — Isuremedia
Base Model: distilbert-base-multilingual-cased
Languages: English + Hindi
Accuracy: 78% (Test Set)


Categories

IDCategoryExamples
0politicsElections, Government, Parliament, Modi, BJP
1sportsCricket, IPL, Football, Olympics
2businessSensex, RBI, Stock Market, Economy
3technologyiPhone, AI, Gadgets, Software
4entertainmentBollywood, Movies, Celebrities
5internationalWorld News, USA, China, War

How to Use

Install

pip install transformers torch

Basic Usage

from transformers import pipeline

classifier = pipeline(
    "text-classification",
    model="dev-isure/new-clasification-manish"
)

# English news
result = classifier("Virat Kohli scores century in IPL match")
print(result)
# [{'label': 'sports', 'score': 0.95}]

# Hindi news
result = classifier("सेंसेक्स 500 अंक गिरा, बाजार में भारी बिकवाली")
print(result)
# [{'label': 'business', 'score': 0.91}]

Multiple Articles

news = [
    "PM Modi inaugurates new expressway in UP",
    "India beats Australia in T20 series",
    "RBI keeps repo rate unchanged at 6.5%",
    "Apple launches new iPhone 17 Pro",
    "Shah Rukh Khan's new film breaks box office records",
    "Russia Ukraine war ceasefire talks begin"
]

results = classifier(news)
for text, res in zip(news, results):
    print(f"{res['label']:<15} ({res['score']:.2f})  {text[:50]}")

Training Details

DetailValue
Base Modeldistilbert-base-multilingual-cased
Training Articles792
Validation Articles99
Test Articles100
Epochs3
Batch Size8
Learning Rate2e-5
Test Accuracy78%

Training Data Sources

  • NDTV, Times of India, The Hindu, Hindustan Times
  • Economic Times, ESPN Cricinfo
  • BBC Hindi, Aaj Tak, Dainik Bhaskar
  • Gadgets360, Bollywood Hungama, Pinkvilla

Limitations

  • Health aur Crime categories is model mein nahi hain
  • Hinglish (Hindi-English mixed) pe accuracy thodi kam ho sakti hai
  • Zyada data se accuracy improve hogi

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
DistilBertForSequenceClassification
Ревизия весов
1944ff2

0 моделей