Return to article
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ КЛАССИФИКАЦИИ ТЕЛЕФОННЫХ ОБРАЩЕНИЙ: КЛАССИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ И ТРАНСФОРМЕРНЫЕ МОДЕЛИ
Таблица 5 - Результаты обучения трансформерных моделей
Модель | F1-score (взвешенное) | Precision | Recall | Время обучения, с | Время предсказания, мс |
XLM-RoBERTa | 0,8978 | 0,8984 | 0,8978 | 473,7 | 3,613 |
ruRoBERTa-large | 0,8881 | 0,8888 | 0,8878 | 1474,0 | 10,999 |
RuBERT-tiny | 0,8651 | 0,8665 | 0,8653 | 588,7 | 1,536 |
RuBERT | 0,8605 | 0,8607 | 0,8603 | 604,5 | 3,574 |
ruELECTRA-large | 0,8558 | 0,8567 | 0,8554 | 1662,3 | 17,596 |
mDeBERTa-v3 | 0,8303 | 0,8310 | 0,8304 | 1786,7 | 11,510 |
ruELECTRA-medium | 0,7518 | 0,7503 | 0,7556 | 1032,8 | 4,098 |
