
Модель обучена классифицировать текст на 3 класса:

1. OK - текст нормальный
2. Neural_shit - текст содержит ошибки в склонениях, является несвязным набором слов или результатом работы бота-рерайтера
3. face_on_keyboard - текст абсолютно не имеет смысла.


Пример кода инференса:
```python
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("text-classification", model="Den4ikAI/nonsense_gibberish_detector")
while 1:
    print(classifier(input(":> ")))
```


Blogpost: [link](https://t.me/den4ikresearch/9)
{"language": ["ru"], "license": "apache-2.0", "datasets": ["Den4ikAI/gibberish_dataset"], "pipeline_tag": "text-classification", "widget": [{"text": "\u0439\u044b\u0439\u043b\u043e\u0449\u043e\u0439\u0449 \u0449\u0439\u043e\u0430\u0449\u043e\u0449 \u0448\u043e923\u0448 \u0448\u0437\u0449\u0439\u0432\u0437\u0447\u0436\u0434\u0430?"}, {"text": "\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043e\u043a \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d \u043d\u0430 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0430 \u0432 \u0440\u043e\u0442."}, {"text": "\u044f \u043f\u043e\u043c\u043d\u044e \u0447\u0443\u0434\u043d\u043e\u0435 \u043c\u0433\u043d\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c\u0435."}]}
transformers pytorch bert text-classification ru dataset:Den4ikAI/gibberish_dataset license:apache-2.0 autotrain_compatible endpoints_compatible region:us