Downloads · 30 days
24
7% of all-time downloads
tetianamohorian/hate_speech_model
hate_speech_model is a text classification model from tetianamohorian. Use it when you need a label for a piece of text. It is set up for transformers. The card lists the license as mit.
Tento model je doladený na úlohu rozpoznávania nenávistnej reči v slovenskom jazyku, vychádzajúc z architektúry SlovakT5-base.
Downloads · 30 days
24
7% of all-time downloads
All-time downloads
338
Public
Parameters
60.8M
243 MB on disk
Likes
0
Public
Click a slice to open those files.
.safetensors243 MB · 99%
From the Hugging Face model README
Tento model je doladený na úlohu rozpoznávania nenávistnej reči v slovenskom jazyku,
vychádzajúc z architektúry SlovakT5-base.
TUKE-KEMT/hate_speech_slovak| Model | Precision | Recall | F1 Score |
|---|---|---|---|
| SlovakT5-base | 0.6689 | 0.6082 | 0.6386 |
| SlovakT5-base LoRA | 0.7113 | 0.7859 | 0.7486 |
Text: "Nenávidím ťa a všetkých ako ty."
Obsahuje text nenávistnú reč?
Áno → ak je toxickýNie → ak nie jetransformers)from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("tetianamohorian/hate_speech_model")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("tetianamohorian/hate_speech_model")
inputs = tokenizer('Text: "Nenávidím ťa.\nObsahuje text nenávistnú reč?"', return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) # Áno
peft, transformersr=8, alpha=16)MIT
Model vytvorený ako súčasť bakalárskej práce na TUKE, 2025.
Kontakt: GitHub