AntiSpam-v1

Мультиязычный бинарный классификатор спама на 21 язык. Обучен с нуля на CPU, без GPU, без облаков, без корпоративных датасетов на 3 терабайта.

• Размер: 40 МБ
• Параметры: 10.1M
• Архитектура: кастомный Transformer Encoder (d_model=256, nhead=4, num_layers=3)
• Токенизатор: regex (\w+, Unicode) + словарь 30 000 токенов
• Обучение: 8 часов на i3-1125G4, 7 эпох, 700 МБ ОЗУ
• Метрики: F1 = 0.9691, AUC = 0.9962, Precision = 0.95+, Recall = 0.96+

---

✅ Плюсы

• Весит 40 МБ — влезает на любую флешку и в оперативку слабого ноутбука.
• Работает на CPU. Не нужна видеокарта.
• Поддерживает 21 язык: русский, английский, хинди, немецкий, французский, испанский, китайский, арабский, бенгальский, португальский, японский, индонезийский, урду, панджаби, яванский, турецкий, корейский, маратхи, украинский, шведский, норвежский.
• Уверенно ловит классические спам-паттерны: «1,000,000», «ПОЗДРАВЛЯЮ, ВЫ ВЫИГРАЛИ», «ПЕРЕЙДИТЕ ПО ССЫЛКЕ».
• Различает контекст: «Я купил PS5 за 100000» → чисто, «Папа, купи PS5 за 100000» → спам.

⚠️ Минусы

• Токенизатор regex. Слово «милион» (с одной «л») превращается в <UNK>, модель не понимает опечатки.
• Перекос классов. В датасете spam = 15k, ham = 101k. Модель осторожная, иногда пропускает спам.
• Ложные срабатывания. «100 рублей» → СПАМ (99.99%). «Продаю PS5, цена 100,000» → СПАМ. «Папа, купи PS5» → СПАМ.
• Обучение заняло 8 часов на CPU (1 эпоха = ~1 час). На GPU было бы в разы быстрее.
• Датасет маленький. 116k строк на 21 язык — это мало. V2 будет на большем корпусе.

---

🎯 Рекомендуемое использование

AntiSpam-v1 предназначен для фильтрации SMS и пометки подозрительных текстов. Не для автобана.

✅ Хорошо подходит

• Пометить SMS как «подозрительное» перед показом пользователю.
• Отфильтровать явный спам («1,000,000», «ПЕРЕЙДИТЕ ПО ССЫЛКЕ»).
• Работать в паре с regex-фильтрами и блок-листами.

❌ Не подходит

• Автоматическое удаление сообщений без проверки человеком.
• Модерация чатов (забанит всё, где есть «продаю», «купи», «цена»).
• Юридические, финансовые или медицинские решения.

⚠️ Золотое правило

Если модель пометила сообщение как спам — не переходите по ссылкам в нём. Даже если это ложное срабатывание, лучше перестраховаться.

---

🚀 Использование

Установка

pip install transformers torch safetensors