/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
distilbert · dense
Базовая модель
distilbert-base-german-cased
Библиотека
transformers
Опубликована
13 июн 2026

LS-Bert-67m

Классификация текстаТекст → label6 профессий

Немецкоязычный классификатор DistilBERT оценивает, похож ли текст на проверенные образцы Leichte Sprache.

51скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 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

jacob-ml/LS-Bert-67m — немецкоязычный классификатор на базе DistilBERT, разработанный для определения, соответствует ли текст стандартам Leichte Sprache — простого немецкого языка. Он различает тексты на простом и сложном немецком, включая различие между Leichte Sprache и Einfacher Sprache. Модель обучена на более чем 11 000 примерах текстов, которые оценили как понятные проверяющие; синтетические данные не использовались. Классификатор возвращает метки yes и no: yes означает высокое сходство с проверенными текстами на Leichte Sprache.

Модель предназначена для проверки доступности немецких текстов и предварительной оценки их соответствия Leichte Sprache. Это дообучение distilbert/distilbert-base-german-cased для классификации последовательностей; используется библиотека Transformers, контекст ограничен 512 токенами. По README, классификатор доступен для бесплатных онлайн-проб. Лицензия репозитория — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • Проверка немецкого текста на соответствие Leichte Sprache
  • Различение простого и сложного немецкого текста
  • Предварительная оценка доступности немецких материалов
  • Отбор текстов, подходящих для аудитории, которой нужен простой немецкий язык

Ограничения

Классификатор выдаёт только метки yes/no и рассчитан на немецкий язык; README не приводит метрик качества. Контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит6

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

Dieses Repository beinhaltet einen State-of-the-Art-Classifier zur Unterscheidung von Texten in Leichter Sprache und komplexem Deutsch. Dem Classifier gelingt hierbei sogar eine sichere Unterscheidung zwischen Texten in Leichter und Einfacher Sprache. Ausgegebene Labels sind yes und no, wobei ein yes signalisiert, dass der vorliegende Text hohe Übereinstimmungen mit tatsächlichen, geprüften Texten in Leichter Sprache hat.

Er wurde auf über 11.000 Beispielen von reinem, aufgearbeitetem Text trainiert. Es kam keine synthetische Datengenerierung, sondern ein pures Training auf von durch menschliche Prüfer:innen als lesbar bewerteten Texten in Leichter Sprache zum Einsatz.

Der Classifier wird kostenfrei online angeboten, um bereits erste Proben mit ihm durchzuführen.

In späteren Iterationen des Projekts ist ein Training von Jacob 24b mittels RLHF und diesem Modell als "reward predictor" geplant.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
DistilBertForSequenceClassification
Ревизия весов
d7b1be1

0 моделей