Hugging Face's logo

SafeTechDev
/
Russian-Spam-classifier

Text Classification
PyTorch
Russian
spam-detection
russian
telegram-moderation
bert
Model card Files
xet
 Community
SafeTechDev commited on
Commit
084dc6e
·
verified ·
1 Parent(s): 6dd72ee

Update README.md

Browse files
Files changed (1) hide show
  1. README.md +5 -3
README.md CHANGED
@@ -25,15 +25,17 @@ metrics:
25
  Модель дообучена поверх [`DeepPavlov/rubert-base-cased`](https://huggingface.co/DeepPavlov/rubert-base-cased) и определяет, является ли сообщение **SPAM** или **SAFE**.
26
  Лёгкая и быстрая модель.
27
 
 
 
28
  ## Метрики
29
 
30
  Оценка проводилась на внешнем датасете [`alt-gnome/telegram-spam`](https://huggingface.co/datasets/alt-gnome/telegram-spam), не пересекающемся с обучающей выборкой:
31
 
32
  | Метрика | Значение |
33
  |-----------|----------|
34
- | F1 | 0.94 |
35
- | Precision | 0.97 |
36
- | Recall | 0.91 |
37
 
38
  Высокий precision (0.97) означает низкую долю ложных срабатываний — модель редко помечает безопасные сообщения как спам, что важно для автоматической модерации без риска задеть живых пользователей.
39
 
 
25
  Модель дообучена поверх [`DeepPavlov/rubert-base-cased`](https://huggingface.co/DeepPavlov/rubert-base-cased) и определяет, является ли сообщение **SPAM** или **SAFE**.
26
  Лёгкая и быстрая модель.
27
 
28
+ ## Обновлено. Фикс некоторых ложных срабатываний
29
+
30
  ## Метрики
31
 
32
  Оценка проводилась на внешнем датасете [`alt-gnome/telegram-spam`](https://huggingface.co/datasets/alt-gnome/telegram-spam), не пересекающемся с обучающей выборкой:
33
 
34
  | Метрика | Значение |
35
  |-----------|----------|
36
+ | F1 | 0.95 |
37
+ | Precision | 0.98 |
38
+ | Recall | 0.92 |
39
 
40
  Высокий precision (0.97) означает низкую долю ложных срабатываний — модель редко помечает безопасные сообщения как спам, что важно для автоматической модерации без риска задеть живых пользователей.
41