/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
23,1 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
bert · dense
Базовая модель
rubert-tiny-lite
Опубликована
28 ноя 2025

rubert-tiny-topic

ЭмбеддингиТекст → embedding9 профессий

Компактная BERT-модель создаёт эмбеддинги для тематической классификации, кластеризации и сравнения текстов, прежде всего на русском языке.

229скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены28 ноя 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

sergeyzh/rubert-tiny-topic — компактная BERT-модель Сергея Жукова для получения эмбеддингов и тематической классификации и кластеризации текстов. Она создана дистилляцией эмбеддингов русских и английских текстов BERTA в rubert-tiny-lite и предназначена для использования с библиотекой Sentence Transformers.

Модель содержит 23,1 млн параметров, имеет 3 слоя, размер эмбеддинга 256 и контекст до 512 токенов. В README приведены оценки на наборах MTEB для классификации заголовков, выявления неприемлемого содержания и классификации научных текстов по рубрикатору GRNTI. Качество на английских текстах автор не проверял, поэтому результаты для английского языка не подтверждены. Модель распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

  • тематическая классификация новостных заголовков
  • кластеризация русскоязычных документов по темам
  • сравнение текстов по смыслу
  • классификация научных текстов по рубрикам GRNTI
  • выявление неприемлемого содержания в тексте

Ограничения

Автор не проверял качество модели на английских текстах. Контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит9

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

Быстрая модель BERT для тематической классификации/кластеризации текстов. Модель получена дистилляцией эмбеддингов русских и английских текстов BERTA в rubert-tiny-lite. Качество работы на английских текстах не проверялось.

Основные характеристики модели: размер ембеддинга - 256, длина контекста - 512, слоёв - 3.

Использование

from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer('sergeyzh/rubert-tiny-topic')

sentences = ["привет мир", "hello world", "здравствуй вселенная"]
embeddings = model.encode(sentences)

print(model.similarity(embeddings, embeddings))

Пример кластеризации текстов по темам

from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("ai-forever/rubq-reranking", split="test")[:100]
phrases = [s[0] for s in dataset['positive']]

model = SentenceTransformer('sergeyzh/rubert-tiny-topic', device='cpu')
embeddings = model.encode(phrases, convert_to_tensor=True, show_progress_bar=True)

community = util.community_detection(embeddings, threshold = 0.75, min_community_size = 3, batch_size = 1024, show_progress_bar = True)

for id, ind_list in enumerate(community):
    for i in ind_list:
        print(id, '#', phrases[i][:100], '...')
    print('-' * 100)
	
# 0 # Геркуле́совы столбы́ (лат. Columnae Herculis) — название, использовавшееся в Античности для обозначе ...
# 0 # Кана́рские острова́ (исп. Las Islas Canarias) — архипелаг из семи островов вулканического происхожде ...
# 0 # Большой каньон (Великий каньон, Гранд-Каньон; англ. Grand Canyon) — один из глубочайших каньонов в м ...
# 0 # Вершина находится в Гималаях в хребте Махалангур-Химал, по которому проходит граница Непала и Тибетс ...
# 0 # Пирене́йский полуо́стров (также Ибери́йский; исп. , порт. , галис. , астур. península Ibérica, баск. ...
# 0 # Афо́н (греч. Άθως, в греческих источниках официально именуется Святая Гора, греч. Άγιο Όρος, «А́гио  ...
# 0 # Каледония (лат. Caledonia) — древнее название северной части острова Великобритания, к северу от вал ...
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------
# 1 # Нью-Йорк (англ. New York, произносится /nuː ˈjɔrk/, аббр. NY) — штат на северо-востоке США, на Атлан ...
# 1 # Сент-Пи́терсберг (местное название St. Pete — Сент-Пит) — город в округе Пинелас штата Флорида, попу ...
# 1 # Площадь территории Нигерии составляет 923 768 км2: по этому показателю страна занимает 14-е место в  ...
# 1 # Тегусига́льпа (исп. Tegucigalpa) — столица (с 1880) и крупнейший город Гондураса. Население — 1 682  ...
# 1 # Брянск — город в России, административный центр Брянской области; город областного значения, образуе ...
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------
# 2 # Первая попытка исторического повествования в русской литературе встречается в повести Н. М. Карамзин ...
# 2 # «Па́рус» («Белеет парус одинокой…») — стихотворение, написанное 18-летним Михаилом Лермонтовым в Пет ...
# 2 # В противоположность героическим эпопеям Гомера и средневековым эпопеям, а также поэме Данте, «Потеря ...
# 2 # «Чёрный человек» — поэма Сергея Есенина. Впервые опубликована в № 1 журнала «Новый мир» за январь 19 ...
# 2 # Охватывая широкие временные рамки (включая период Франции с 1815 до 1832 года и жестоко подавленное  ...
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------
# 3 # Танец с саблями — музыкальное произведение Арама Хачатуряна, написанное для последнего действия бале ...
# 3 # 1938 — «Ромео и Джульетта» — балет на музыку С. С. ПрокофьеваМюзикл «West Side Story» (мировая премь ...
# 3 # Музыкальный ряд фильма, состоящий из симфонической и хоровой музыки, представляет собой полноценное  ...
# 3 # В 1796 году Бетховен начинает терять слух. У него развивается тиннитус — воспаление внутреннего уха, ...
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------
# 4 # «Хижина дяди Тома» (англ. Uncle Tom's Cabin) — роман Гарриет Бичер-Стоу 1852 года, направленный прот ...
# 4 # «Спартак» (итал. Spartaco) — исторический роман итальянского писателя Рафаэлло Джованьоли, написанны ...
# 4 # «Карлик Нос» (нем. Der Zwerg Nase) — одна из самых известных сказок немецкого писателя Вильгельма Га ...
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------
# 5 # Зимний дворец (в 1918—1943 годах — Дворец Искусств) — главный императорский дворец России, расположе ...
# 5 # Современное здание собора является четвёртым петербургским храмом в честь Исаакия Далматского, возве ...
# 5 # Генуэ́зская кре́пость — средневековые укрепления в городе Феодосия (Крым), построенные Генуэзской ре ...
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------
# 6 # Лимпо́по (в верхнем течении Кро́кодайл) — река в Южной Африке на территории ЮАР, Ботсваны, Зимбабве  ...
# 6 # Уссу́ри (кит. 乌苏里江 — Усулицзян; маньчж. — «чёрная как сажа») — река в Приморском и Хабаровском краях ...
# 6 # Находится на правом берегу Волгоградского водохранилища реки Волги напротив устья реки Саратовки и г ...
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------

Метрики

Оценки модели на задачах тематической классификации/кластеризации MTEB:

Model NameMetricFRIDABERTArubert-tiny-topicmultilingual-e5-large-instructbge-m3
HeadlineClassificationAccuracy0.8900.8900.8820.8620.703
InappropriatenessClassificationAccuracy0.7830.7480.7020.6550.599
RuSciBenchGRNTIClassificationAccuracy0.6990.6900.6680.6510.558
RuSciBenchGRNTIClusteringP2PV-measure0.6740.6500.6170.6220.508
RuSciBenchOECDClassificationAccuracy0.5460.5480.5230.5020.426
RuSciBenchOECDClusteringP2PV-measure0.5660.5560.5120.5280.432
SensitiveTopicsClassificationAccuracy0.3980.3990.3600.3230.262
AverageAverage0.6510.6400.6090.5920.498

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertModel
Ревизия весов
b0395cf

0 моделей