Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 138 млн
Лицензия: bsd
Архитектура: convbert · dense
Опубликована: 13 янв 2023

Ссылки

Hugging Face

convbert-base-turkish-mc4-toxicity-uncased

gokceuludogan

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Модель классифицирует турецкие комментарии как токсичные или нейтральные для автоматической модерации.

137скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены15 фев 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

gokceuludogan/convbert-base-turkish-mc4-toxicity-uncased — классификатор токсичности турецких комментариев на базе ConvBERT. Веса инициализированы из dbmdz/convbert-base-turkish-mc4-uncased; модель дообучена на турецких комментариях из набора Jigsaw Multilingual Toxic Comment Classification. Она относит текст к классу Toxic или Neutral и предназначена для автоматической модерации комментариев и выявления токсичных высказываний.

Модель использует ConvBERT для классификации последовательностей, принимает текст и выдаёт метку класса. Размер — 137,8 млн параметров, контекст — до 512 токенов. Поддерживаемый язык — турецкий. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии BSD.

Сценарии применения

выявление токсичных турецких комментариев
фильтрация оскорбительных сообщений в обсуждениях
модерация пользовательских комментариев на турецком языке

Ограничения

Классификация ограничена метками Toxic и Neutral; README не описывает отдельные категории токсичности или оценку уверенности. Контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей II.11Разработка и данныеКибербезопасность и приватностьAI помогает обнаруживать киберугрозы, защищать данные и помогать реагировать на инциденты.25 задач4 232модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model ID

Turkish Toxic Comment Classifier trained on Turkish comments filtered from Jigsaw Multilingual Toxic Comment Classification. The model weights are initialized with dbmdz/convbert-base-turkish-mc4-uncased

Quick Usage

from transformers import pipeline 
pipe = pipeline("text-classification", model="gokceuludogan/convbert-base-turkish-mc4-toxicity-uncased")
pipe("Ulan sen bizim köyü bizden iyi mi tanıyorsun ki bizim yazdıklarımızı siliyorsun?")

LABEL_1 denotes Toxic while LABEL_0 refers to Neutral.

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: ConvBertForSequenceClassification
Ревизия весов: c40d831