README.md

metadata

language: ru
tags:
  - spam-detection
  - text-classification
  - russian
license: cc-by-nc-4.0
datasets:
  - RUSpam/spam_dataset_v6
metrics:
  - F1
model-index:
  - name: spamNS_v1
    results:
      - task:
          name: Классификация текста
          type: text-classification
        metrics:
          - name: F1
            type: F1
            value: 0.85

RUSpam/spamNS_v1

Описание

Это модель определения спама, основанная на архитектуре cointegrated/rubert-tiny2, дообученная на русскоязычных данных о спаме. Она классифицирует текст как спам или не спам.

Использование

import re
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
model_name = 'NeuroSpaceX/spamNS_v1'
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=1).to(device).eval()
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
def clean_text(text):
    text = re.sub(r'http\S+', '', text)
    text = re.sub(r'[^А-Яа-я0-9 ]+', ' ', text)
    text = text.lower().strip()
    return text
def classify_message(message):
    message = clean_text(message)
    encoding = tokenizer(message, padding='max_length', truncation=True, max_length=128, return_tensors='pt')
    input_ids = encoding['input_ids'].to(device)
    attention_mask = encoding['attention_mask'].to(device)
    with torch.no_grad():
        outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask).logits
        pred = torch.sigmoid(outputs).cpu().numpy()[0][0]
    is_spam = int(pred >= 0.5)
    return is_spam
if __name__ == '__main__':
    while True:
        message = input("Введите сообщение для классификации (или 'exit' для выхода): ")
        if message.lower() == 'exit':
            break
        is_spam = classify_message(message)
        print(f"Сообщение {'является спамом' if is_spam else 'не является спамом'}")

Использование при помощи нашей библиотеки

from ruSpamLib import is_spam
message = input("Введите сообщение: ")
pred_average = is_spam(message, model_name="spamNS_v1")
print(f"Prediction: {'Spam' if pred_average else 'Not Spam'}")

Лицензия и использование При использовании библиотеки в некоммерческих проектах необходимо указывать автора библиотеки — NeuroSpaceX.