/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Архитектура
distilbert · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
14 ноя 2025

detect_english

Разметка токеновТекст → label6 профессий

kjanh/detect_english — DistilBERT-модель токен-классификации для определения английского языка в тексте.

278скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 ноя 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

kjanh/detect_english — модель токен-классификации, опубликованная пользователем Khanh (kjanh) на Hugging Face. По идентификатору модели она предназначена для определения английского языка в текстовых данных. Модель относится к семейству DistilBERT и использует библиотеку Transformers; в метаданных указано около 0,1 млрд параметров и контекст до 512 токенов. Поддерживаемые модальности — текстовые данные, а задача классификации выполняется на уровне токенов.

Сведения о лицензии, точном наборе языков, датасете, метриках и конкретных метках классификации в доступных источниках не установлены. Результаты следует проверять на собственных данных, особенно для коротких, смешанных, многоязычных или нестандартных текстов.

Сценарии применения

  • определение английского языка в тексте
  • фильтрация англоязычного контента
  • разметка токенов по принадлежности к английскому языку

Ограничения

Точные метки классификации, обучающие данные, метрики и лицензия не установлены в доступных источниках. Надёжность для смешанных, коротких и многоязычных текстов может отличаться.

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

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · token-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
DistilBertForTokenClassification
Ревизия весов
f2ed3c8

0 моделей