⚜️ Обучил модель Zehedz на архитектуре BERT для классификации текстов на три языка: русский, черкесский и карачаево-балкарский. Модель предсказывает язык с точностью 99,8% (от 4 слов в предложении), что является отличным результатом. Среднее время предсказания составляет 0,008 секунд.

Для обучения использовалась база данных, состоящая из 36К предложений, по 12 тысяч на каждый язык.

🏮 Модель будет полезна для определения исходного языка в переводчиках, что позволяет автоматически выбирать целевой язык. Также модель хорошо подходит для задач, связанных с классификацией большого объёма перемешанных данных. Её размер составляет 47 МБ, что позволяет запускать модель почти мгновенно и не занимать оперативную память.

Пример кода для работы с моделью через API платформы Hugging Face:

from gradio_client import Client

client = Client("alimboff/zehedz")

result = client.predict(
text="Добрый день!",
api_name="/predict")

print(result)

⚜️ Ссылки ⚜️

🏮 Попробовать модель
🏮 База данных
🏮 Исходный файл модели