---
library_name: transformers
license: cc-by-nc-nd-3.0
language:
- ru
base_model:
- cointegrated/rubert-tiny2
---
# ruAntiToxic_v1

NeuroSpaceX/ruAntiToxic_v1 — модель для классификации русского текста на токсичный и нетоксичный.

## Установка

```bash
pip install transformers torch
```

## Использование
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("NeuroSpaceX/ruAntiToxic_v1")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("NeuroSpaceX/ruAntiToxic_v1")

text = "Ваш тестовый текст"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
logits = model(**inputs).logits.squeeze()
score = torch.sigmoid(logits).item()
label = "токсичный" if score > 0.5 else "нетоксичный"
print(label, score)
```