BERTimbauwithDropout — дообученная модель классификации текста на основе neuralmind/bert-base-portuguese-cased, разработанная leandroaraujodev. Она предназначена для отнесения текстовых последовательностей к классам; конкретный набор меток и целевая область не описаны. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 136,1 млн параметров и поддерживает контекст до 512 токенов. Ориентирована на бразильский португальский язык.

На указанном в карточке наборе для оценки модель показала точность 0,7263 и значение функции потерь 0,7215. Датасет и подробности обучения не раскрыты, поэтому результаты нельзя переносить на другие данные без дополнительной проверки. Репозиторий распространяется по лицензии MIT.