import joblib
from huggingface_hub import hf_hub_download

# Завантажити модель
model_path = hf_hub_download(
    repo_id="RomanSavitskyi/ukrainian-slang-detection-enhanced", 
    filename="enhanced_slang_model.pkl"
)

model = joblib.load(model_path)

# Класифікація
def predict_slang_enhanced(word):
    pred = model.predict([word])[0]
    prob = model.predict_proba([word])[0]
    slang_prob = prob[1]
    label = "SLANG" if pred == 1 else "NEUTRAL"
    return {"label": label, "score": float(slang_prob)}

# Приклад використання
result = predict_slang_enhanced("кльово")
print(result)  # {"label": "SLANG", "score": 0.84}

Покращення порівняно з базовою моделлю

F1-Score: 0.846 vs 0.78 (базова)
Фічі: 5,395 vs 3,000 (базова)
Кращий розпіз повторюваних символів: "кльововоо", "хахаха"
Розуміння морфології: українські відмінки та форми
Стійкість до шуму: менше false positives

Тестові результати

кльово     -> СЛЕНГ (0.840)
супер      -> НЕЙТРАЛЬНЕ (0.460)  
топчик     -> СЛЕНГ (0.690)
книга      -> НЕЙТРАЛЬНЕ (0.190)
хахаха     -> СЛЕНГ (0.870)

Ліцензія

MIT License