Update README.md

README.md

@@ -41,7 +41,7 @@ metrics:
 | Precision | 0.98     |
 | Recall    | 0.92     |
 
-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.
+Высокий precision (0.98) означает низкую долю ложных срабатываний — модель редко помечает безопасные сообщения как спам, что важно для автоматической модерации без риска задеть живых пользователей.
 
 ## Архитектура
 
@@ -137,13 +137,6 @@ print(classify("Привет, как дела?"))
 
 Модель хранит веса в формате `pytorch_model.bin` с кастомной головой, поэтому напрямую через `transformers.pipeline("text-classification", ...)` она не запустится — используйте код выше.
 
-## Файлы в репозитории
-
-| Файл                 | Назначение                                   |
-|----------------------|-----------------------------------------------|
-| `pytorch_model.bin`  | Веса модели (`state_dict` для `BinaryModel`) |
-| `config.json`         | `model` (базовый энкодер), `max_length`       |
-| `tokenizer.json`, `vocab.txt`, ... | Файлы токенизатора `rubert-base-cased` |
 
 ## Ограничения