# Den4ikAI/ruBert-tiny-replicas-classifier
Описание классов:
1. about_user - реагирует, когда пользователь говорит о себе. Например, "меня зовут андрей"
2. question - реагирует на вопросы
3. instruct - реагирует на вопросы, ответ на которые представляет собой инструкцию. Например, "как установить windows, как приготовить борщ"
4. about_system - реагирует на вопросы о личности ассистента. Например, "как тебя зовут, ты кто такая"
5. problem - реагирует на реплики, где пользователь рассказывает о своих проблемах. Например, "у меня болит зуб, мне проткнули колесо"
6. dialogue - реагирует на диалоговые реплики. Например, "привет"

Примечание: модель обучалась без знаков '?'

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


device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('Den4ikAI/ruBert-tiny-replicas-classifier')
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('Den4ikAI/ruBert-tiny-replicas-classifier')
model.to(device)
model.eval()

classes = ['instruct', 'question', 'dialogue', 'problem', 'about_system', 'about_user']


def get_sentence_type(text):
    inputs = tokenizer(text, max_length=512, add_special_tokens=False, return_tensors='pt').to(device)
    with torch.no_grad():
        logits = model(**inputs).logits
        probas = list(torch.sigmoid(logits)[0].cpu().detach().numpy())
    out = classes[probas.index(max(probas))]
    return out

while 1:
  print(get_sentence_type(input(":> ")))

```
{"language": ["ru"], "license": "mit", "widget": [{"text": "\u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442", "example_title": "example_1"}, {"text": "\u0442\u0435\u0431\u044f \u043a\u0430\u043a \u0437\u0432\u0430\u0442\u044c", "example_title": "example_2"}, {"text": "\u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0438\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0433\u0443", "example_title": "example_3"}, {"text": "\u0432 \u0447\u0435\u043c \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b \u0436\u0438\u0437\u043d\u0438", "example_title": "example_4"}, {"text": "\u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f \u043a\u043e\u0442 \u0441\u0431\u0435\u0436\u0430\u043b", "example_title": "example_5"}, {"text": "\u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0441\u043f\u0438\u0434\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440", "example_title": "example_6"}, {"text": "\u043c\u0435\u043d\u044f \u0430\u0440\u0442\u0443\u0440 \u0437\u043e\u0432\u0443\u0442", "example_title": "example_7"}]}
transformers pytorch bert text-classification ru license:mit autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
TAGS
#transformers #pytorch #bert #text-classification #ru #license-mit #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 

# Den4ikAI/ruBert-tiny-replicas-classifier
Описание классов:
1. about_user - реагирует, когда пользователь говорит о себе. Например, "меня зовут андрей"
2. question - реагирует на вопросы
3. instruct - реагирует на вопросы, ответ на которые представляет собой инструкцию. Например, "как установить windows, как приготовить борщ"
4. about_system - реагирует на вопросы о личности ассистента. Например, "как тебя зовут, ты кто такая"
5. problem - реагирует на реплики, где пользователь рассказывает о своих проблемах. Например, "у меня болит зуб, мне проткнули колесо"
6. dialogue - реагирует на диалоговые реплики. Например, "привет"

Примечание: модель обучалась без знаков '?'

# Использование

# Den4ikAI/ruBert-tiny-replicas-classifier
Описание классов:
1. about_user - реагирует, когда пользователь говорит о себе. Например, "меня зовут андрей"
2. question - реагирует на вопросы
3. instruct - реагирует на вопросы, ответ на которые представляет собой инструкцию. Например, "как установить windows, как приготовить борщ"
4. about_system - реагирует на вопросы о личности ассистента. Например, "как тебя зовут, ты кто такая"
5. problem - реагирует на реплики, где пользователь рассказывает о своих проблемах. Например, "у меня болит зуб, мне проткнули колесо"
6. dialogue - реагирует на диалоговые реплики. Например, "привет"

Примечание: модель обучалась без знаков '?' # Использование
TAGS
#transformers #pytorch #bert #text-classification #ru #license-mit #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 
 # Den4ikAI/ruBert-tiny-replicas-classifier
Описание классов:
1. about_user - реагирует, когда пользователь говорит о себе. Например, "меня зовут андрей"
2. question - реагирует на вопросы
3. instruct - реагирует на вопросы, ответ на которые представляет собой инструкцию. Например, "как установить windows, как приготовить борщ"
4. about_system - реагирует на вопросы о личности ассистента. Например, "как тебя зовут, ты кто такая"
5. problem - реагирует на реплики, где пользователь рассказывает о своих проблемах. Например, "у меня болит зуб, мне проткнули колесо"
6. dialogue - реагирует на диалоговые реплики. Например, "привет"

Примечание: модель обучалась без знаков '?' # Использование