 Модель rubert-base-cased от Deeppavlov. Обучена на датасете из предложений. В качестве фактов использовались предложения из Википедии, а в качестве негативных - худлит и новости  Датасет: [Den4ikAI/fact_detection](https://huggingface.co/datasets/Den4ikAI/fact_detection)  Простейший код инференса:  ```python import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification  txt = 'Пулмен — бывший рабочий посёлок вагоностроительной компании «Пульман», построенный в 1880-е годы к югу от Чикаго.' tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('Den4ikAI/ruBert_base_fact_detection') model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('Den4ikAI/ruBert_base_fact_detection') inputs = tokenizer(txt, max_length=128, add_special_tokens=False, return_tensors='pt') with torch.inference_mode():     logits = model(**inputs).logits     probas = torch.sigmoid(logits)[0].cpu().detach().numpy() is_fact, no_fact = probas print(f'[TEXT] --> {txt}') print(f'[IS_FACT] --> {is_fact}') print(f'[NO_FACT] --> {no_fact}') ```  