/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
137 млн
Архитектура
bert · dense
Библиотека
transformers.js
Опубликована
2 авг 2026

revision-assistant-journal-readiness

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Классификатор на основе BERT для оценки готовности академической рукописи к подаче в журнал, оптимизированный для запуска в браузере через Transformers.js.

7скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 авг 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

Revision Assistant — Journal Readiness — модель классификации текста для оценки готовности научной рукописи к подаче в журнал. Репозиторий содержит ONNX-вариант весов с квантованием int8 и токенизатор, подготовленные для инференса в браузере через Transformers.js. Архитектура — BERT для классификации последовательностей; размер составляет 137,1 млн параметров, максимальная длина контекста — 512 токенов.

Модель предназначена для использования в Revision Assistant при проверке академических текстов. Карточка не описывает классы, критерии оценки, обучающие данные или качество модели. В метаданных указаны форматы ONNX и safetensors. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Сценарии применения

  • оценка готовности научной статьи к подаче в журнал
  • проверка академической рукописи в браузерном редакторе
  • классификация текста рукописи в Revision Assistant

Ограничения

В карточке не раскрыты классы классификации, критерии оценки, обучающие данные и метрики качества. Контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Revision Assistant — Journal Readiness

Quantized ONNX + tokenizer for browser / Transformers.js inference in Revision Assistant.

Files

  • onnx/model_quantized.onnx — int8 quantized weights (preferred for browser)
  • tokenizer + config.json / ort_config.json / inference_config.json

Metrics / inference config

{
  "threshold": 0.5,
  "thresholds": {
    "structure_ok": 0.5,
    "numerical_clear": 0.5,
    "novelty_ok": 0.5,
    "methods_concrete": 0.5,
    "selective_ready": 0.55,
    "ieee_craft": 0.5
  },
  "labels": [
    "structure_ok",
    "numerical_clear",
    "novelty_ok",
    "methods_concrete",
    "selective_ready",
    "ieee_craft"
  ],
  "base_model": "allenai/scibert_scivocab_uncased",
  "problem_type": "multi_label_classification",
  "test_macro_f1": 0.920882611076118,
  "test_micro_f1": 0.9814847678201716,
  "test_mean_auc": 0.8737736064080326,
  "train_size": 20000,
  "epochs": 2,
  "wall_seconds": 2563,
  "disclaimer": "Heuristic readiness signal heads from open arXiv-derived text. Not acceptance probability; not official Q1/Q2; not IEEE-affiliated."
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers.js

Нельзя запустить

Модель выложена для браузера (ONNX / transformers.js).

Класс архитектуры
BertForSequenceClassification
Ревизия весов
fef011d

0 моделей