/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
distilbert · dense
Базовая модель
distilbert-base-uncased
Библиотека
transformers
Опубликована
31 июл 2026

retail-bank-conversation-router

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная англоязычная DistilBERT-модель для классификации и маршрутизации банковских диалогов с учётом истории разговора.

13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 сен 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

Retail Bank Conversation Router — модель классификации диалогов, разработанная на основе DistilBERT и дообученная на банковских разговорах. Она использует один общий энкодер и семь совместно обученных голов для определения домена, маршрута, семейства запроса, намерения, связи с предыдущим контекстом, требуемого действия и сущности. Иерархические ограничения согласуют итоговые решения о маршруте, намерении, действии и сущности.

Модель принимает текст предыдущих реплик пользователя и ассистента, состояние диалога перед ходом и текущую реплику пользователя. Она предназначена для маршрутизации банковских обращений и классификации пользовательских запросов с учётом истории разговора, включая обнаружение запросов вне целевой области. По карточке приведены высокие результаты на отложенной выборке, однако они относятся к указанному корпусу и оценке автора.

Модель основана на distilbert/distilbert-base-uncased, работает с контекстом до 512 токенов и распространяется по лицензии Apache-2.0. Корпус содержит 21 686 обучающих, 4 283 валидационных и 4 863 тестовых примера. Поддерживаемый язык — английский; результаты на других языках не описаны.

Сценарии применения

  • Определение намерения клиента в банковском чате
  • Направление банковского обращения в нужный тематический маршрут
  • Классификация банковских запросов по домену и типу
  • Определение требуемого действия по текущему сообщению и истории диалога
  • Связывание запроса с упомянутой сущностью
  • Выявление сообщений вне банковской тематики

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами. В карточке описаны результаты только для конкретного банковского корпуса; качество для других тематик и языков не подтверждено.

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

Retail Bank Conversation Router

History-aware DistilBERT cross-encoder with one shared encoder and seven jointly trained heads: domain, lane, family, intent, relation, action, and entity resolution. Runtime hierarchy constraints expose route, intent, action, and entity decisions used by the release evaluation.

Held-out results

  • Release eligible: True
  • Domain macro F1: 0.991375
  • Lane macro F1: 0.973272
  • Family macro F1: 0.977515
  • Intent macro F1: 0.994187
  • Relation macro F1: 0.976941
  • Action macro F1: 0.988008
  • Entity-resolution macro F1: 0.966131
  • Hierarchy compatibility error rate: 0.000000
  • Counterfactual action accuracy: 1.000000
  • Counterfactual entity accuracy: 1.000000
  • Counterfactual exact pair-flip accuracy: 1.000000
  • In-domain false-refusal rate: 0.002374
  • OOD false-accept rate: 0.014509
  • Contextual false-refusal rate: 0.000000
  • Repair false-refusal rate: 0.000000
  • Topic-shift OOD false-accept rate: 0.001647

Data

The governed corpus contains 21686 train, 4283 validation, and 4863 test rows. Inputs include only prior visible user/assistant text, pre-turn dialogue state, and the current user turn; current-turn tool plans, tool results, expected outputs, and final answers are excluded.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
DistilBertModel
Ревизия весов
a666075

0 моделей