DanielNRU/S7-relevance-rubert-20260810

S7 Airlines Relevance — ruBERT-base-cased

Модель бинарной классификации релевантности для темы S7 Airlines.

• Базовая модель: DeepPavlov/rubert-base-cased
• Задача: Бинарная классификация: 0=нерелевантно, 1=релевантно
• Вход: [CLS] S7 Airlines [SEP] текст [SEP]
• Потеря: Focal+BCE mix
• Датасет: S7_relevance_enriched.jsonl
• Порог: 0.20 (best on val Macro F1)
• Best Macro F1 (val): 0.9080 (epoch 5)
• Test Macro F1: 0.8988
• Test ROC-AUC: 0.9703
• Обучена: 2026-08-10

Инференс

import json, torch
from transformers import AutoTokenizer

with open("config.json") as f:
    cfg = json.load(f)

tokenizer  = AutoTokenizer.from_pretrained("DanielNRU/S7-relevance-rubert-20260810")
# model = RuBERTRelevanceClassifier("DeepPavlov/rubert-base-cased")
# model.load_state_dict(torch.load("best_pytorch_model.bin", map_location="cpu"))
model.eval()

text = "Рейс задержался на 2 часа, шаттль был повреждён"
enc = tokenizer(
    "S7 Airlines",
    text,
    max_length=512,
    truncation=True,
    padding="max_length",
    return_tensors="pt",
)
with torch.no_grad():
    logit = model(enc["input_ids"], enc["attention_mask"])
    prob  = torch.sigmoid(logit).item()
result = 1 if prob >= 0.20 else 0
print(f"relevance={result}  prob={prob:.3f}")  # 1=релевантно