Дообученная XLM-RoBERTa классифицирует электронные письма как спам или не спам на поддерживаемых моделью языках.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Модель kauffinger/xlm-roberta-base-finetuned-enron — дообученная автором модель XLM-RoBERTa для классификации спама в электронной почте. Она предназначена для выявления спам-писем на языках, поддерживаемых XLM-RoBERTa; автор отдельно отмечает интерес к немецкому языку из-за нехватки размеченных немецких данных.
Модель построена на архитектуре XLM-RoBERTa и содержит 305,2 млн параметров. Она принимает текст, использует контекст до 514 токенов и выдаёт метку классификации. Проверка проведена только на тестовой выборке Enron Spam, где указаны точность 0,996 и ошибка 0,0315; автор предупреждает, что широкого тестирования на целевом применении не было. Лицензия — MIT.
Модель проверена только на тестовой выборке Enron Spam; её качество на немецких и других целевых данных тщательно не оценивалось. Контекст ограничен 514 токенами.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
I trained this model to detect spam in german as there is no german labeled spam mail dataset, and I could not find an already pretrained multilingual model for the enron spam dataset.
Identifying spam mail in any XLM-RoBERTa-supported language. Note that there was no thorough testing on it's intended use - only validation on the enron mail dataset.
Eval on test set of enron spam:
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers · text-classification
Подбираем GPU…