V3 RoBERTuito — discurso tóxico en redes sociales de El Salvador
Modelo de clasificación de secuencias en español para cuatro clases:
- No Tóxico
- Lenguaje Ofensivo
- Discurso de Odio
- Amenazas/Violencia
Está basado en pysentimiento/robertuito-base-cased y fue ajustado con el
corpus V3 del proyecto, usando texto_modelo, longitud máxima 128 y pesos
reducidos para ejemplos sintéticos. El artefacto publicado corresponde a la
mediana de tres semillas (42, 1337 y 2026); en esta reconstrucción se eligió
la semilla 2026 por F1 de validación.
Resultados
| Corte | F1 macro | Accuracy |
|---|---|---|
| Validación (n=459) | 0.8379 | 0.8410 |
| Test (n=460) | 0.8260 | 0.8283 |
IC bootstrap 95% del F1 de test: [0.7884, 0.8598].
Uso
from transformers import pipeline
clf = pipeline("text-classification", model="caeher/robertuito-v3-sv")
clf("texto de una publicación")
Para reproducir exactamente el preprocesamiento, normalice el texto con la versión 1.2 del proyecto antes de tokenizarlo. Este modelo no debe usarse como único criterio para moderación ni para decisiones sobre personas; requiere revisión humana y evaluación específica del dominio.
Datos y limitaciones
El conjunto contiene publicaciones públicas anonimizadas para entrenamiento, con lenguaje ofensivo y discurso de odio explícito. Las métricas dependen de la distribución del corpus y muestran una brecha entre X y Facebook. La sonda adversarial es diagnóstica, no sustituye al test independiente.
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