readme: ---
  license: mit
  widget:
      - "если вы хотите процитировать поэму или часть из нее, тогда вам следует придерживаться первоначального формата строк, чтобы передать первоначальный смысл"
      - " резко вдавленный газ и знакомый свист шин унес машину прочь, превратив ее в маленькую постепенно движущуюся точку"
  language:
    - ru
  ---
  
  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}')
  ```
  
  