-
Модели антиспама v3 Stable
released this
2026-10-07 02:06:41 +00:00 | 2 commits to research since this releaseТретья версия обученных моделей классификации спама. Обучены на пересобранном датасете — полный прогон пайплайна ноутбуков 01–08 от 07.10.2026.
Продакшен-модель
rubert-tiny2на предпроцессированном тексте: F1 = 0.9993 на внутреннем тесте; F1 = 0.967, ROC-AUC = 0.997 на внешнем тесте (41.4k сообщений); ~4.7 мс/сообщение на CPU.Состав архивов
stankin-antispam-transformers-v3.tar.gz (432 МБ)
Дообученные трансформеры в формате Hugging Face (
transformers>=4.48,<5):Модель Параметры Вариант текста F1 (внутренний тест) rubert-tiny2 29M raw / normalized / preprocessed 0.9953 / 0.9977 / 0.9993 rubert-tiny 12M raw / normalized / preprocessed 0.9953 / 0.9950 / 0.9933 Каталоги:
ft_rubert_tiny2_{raw,norm,p},ft_rubert_tiny_{raw,norm,p}.Сжатые варианты для развёртывания
Одни и те же 6 моделей в трёх форматах — отдельными архивами:
stankin-antispam-compressed-fp16-v3.tar.gz(215 МБ) — веса float16, формат HF. Рекомендуется для rubert-tiny2 (59 МБ на модель).stankin-antispam-compressed-onnx-v3.tar.gz(432 МБ) — ONNX fp32.stankin-antispam-compressed-int8-v3.tar.gz(80 МБ) — ONNX int8 dynamic quantization. Рекомендуется для rubert-tiny (12 МБ на модель).
stankin-antispam-classic-v3.tar.gz (731 КБ)
Классические модели с Optuna-настройкой (LR, LinearSVC, SGD, Naive Bayes, LightGBM) + TF-IDF векторизаторы (word/char) и скейлер числовых признаков. Формат — pickle.
Проверка целостности
sha256sum -c SHA256SUMS.txtВоспроизведение
Пайплайн обучения — ноутбуки
notebooks/(веткаresearch, коммит64bb3b9).Downloads