Downloads · 30 days
12
12% of all-time downloads
rubert-kinopoisk-sentiment
toma4ik/rubert-kinopoisk-sentiment
rubert-kinopoisk-sentiment is a text classification model from toma4ik. Use it when you need a label for a piece of text. The card lists the license as mit.
Модель для бинарной классификации тональности русскоязычных отзывов (Bad / Good), дообученная на датасете Кинопоиска.
All-time downloads
104
Public
Parameters
178M
711 MB on disk
Likes
1
Public
Repo makeup
Click a slice to open those files.
.safetensors711 MB · 99%
At a glance
- Task
- Text Classification
- License
- mit
- Model type
- bert
- Access
- Public
- Created
- Apr 8, 2026
- Updated
- Apr 8, 2026
- SHA
- 2c061994
Try a prompt
Base models
Datasets
Model card
From the Hugging Face model README
RuBERT Kinopoisk Sentiment
Модель для бинарной классификации тональности русскоязычных отзывов (Bad / Good), дообученная на датасете Кинопоиска.
Метрики на тестовой выборке
| Class | Precision | Recall | F1 |
|---|---|---|---|
| bad | 0.87 | 0.91 | 0.89 |
| good | 0.99 | 0.98 | 0.98 |
| macro avg | 0.93 | 0.94 | 0.94 |
Использование
from transformers import pipeline
pipe = pipeline(
"text-classification",
model="toma4ik/rubert-kinopoisk-sentiment"
)
pipe("Отличный фильм, смотрел на одном дыхании!")
Обучение
- Base model: DeepPavlov/rubert-base-cased
- Dataset: blinoff/kinopoisk (binary: bad/good, neutral excluded)
- Oversampling: random oversampling для балансировки классов
- Epochs: 3, best checkpoint — epoch 2
- Learning rate: 2e-5
Ссылки
- 📦 GitHub
- Task
- Text Classification
- Type
- bert
- License
- mit
- Languages
- ru
- Created
- Apr 8, 2026
- Updated
- Apr 8, 2026