Это модель классификации текста на базе RoBERTa-large, дообученная разработчиком theharmonylab на наборе GLUE SCHONE_POW. Она предназначена для определения неявных мотивов власти в тексте и может применяться для анализа высказываний и исследовательской оценки языковых данных. Модель содержит около 454,1 млн параметров, использует архитектуру RobertaForSequenceClassification и принимает последовательности длиной до 514 токенов. В README приведены результаты на оценочной выборке: loss 0,1556 и ROC AUC 0,9742.

Модель работает с английским текстом и распространяется в формате safetensors по лицензии MIT. Карточка не описывает схему меток, данные обучения подробнее или ограничения качества, поэтому результаты и применимость за пределами указанного набора данных требуют отдельной проверки.