Downloads · 30 days
12
9% of all-time downloads
Tlezz324/thai-scam-detector-v1.69
thai-scam-detector-v1.69 is a machine learning model from Tlezz324. Use it for the machine learning task on the model card, and read the license before you ship it in a product. The card lists the license as apache-2.0.
โมเดลนี้ถูกฝึกเพื่อจำแนกข้อความภาษาไทยว่าเป็น หลอกลวง (scam) หรือ ไม่หลอกลวง (not scam) โดยใช้ฐานข้อมูลที่สร้างขึ้นเองซึ่งประกอบด้วยข้อความที่เกี่ยวข้องกับ OTP, การโอนเงิน, ของรางวัล, และข้อความทั่วไปที่ไม่เป็นอันตราย
Downloads · 30 days
12
9% of all-time downloads
All-time downloads
140
Public
Parameters
105M
422 MB on disk
Likes
0
Public
Click a slice to open those files.
.safetensors421 MB · 99%
From the Hugging Face model README
โมเดลนี้ถูกฝึกเพื่อจำแนกข้อความภาษาไทยว่าเป็น หลอกลวง (scam) หรือ ไม่หลอกลวง (not scam) โดยใช้ฐานข้อมูลที่สร้างขึ้นเองซึ่งประกอบด้วยข้อความที่เกี่ยวข้องกับ OTP, การโอนเงิน, ของรางวัล, และข้อความทั่วไปที่ไม่เป็นอันตราย
airesearch/wangchanberta-base-att-spm-uncased: BERT ภาษาไทยจาก AIResearchscam (1) และ not scam (0)ประเมินบนชุดข้อมูลทดสอบ 500 ตัวอย่าง (scam 50%, not scam 50%):
| Metric | Score |
|---|---|
| Accuracy | 86% |
| Precision | 91% (not scam), 82% (scam) |
| Recall | 80% (not scam), 92% (scam) |
| F1-score | 85% (not scam), 87% (scam) |
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("your_username/thai-scam-detector-v1")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("your_username/thai-scam-detector-v1")
text = "คุณได้รับรางวัลมูลค่า 1 ล้านบาท กรุณาโอนค่าธรรมเนียมเพื่อยืนยันรับรางวัล"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)
with torch.no_grad():
logits = model(**inputs).logits
prediction = torch.argmax(logits, dim=1).item()
print("Scam" if prediction == 1 else "Not Scam")