Jump to content

Template:Model card ORES damaging edit/hi

From Meta, a Wikimedia project coordination wiki
Model card
This page is an on-wiki machine learning model card.
A diagram of a neural network
A model card is a document about a machine learning model that seeks to answer basic questions about the model.
Model Information Hub
Model creator(s)Aaron Halfaker (User:EpochFail) and Amir Sarabadani
Model owner(s)WMF Machine Learning Team (ml@wikimediafoundation.org)
Model interfaceOres homepage
CodeORES Github, ORES training data, and ORES model binaries
Uses PIINo
In production?Yes
Which projects?{{{language}}} {{{project}}}
यह मॉडल ' संशोधन के बारे में डेटा ' का उपयोग करता है ताकि ' संशोधन के हानिकारक होने की संभावना ' का अनुमान लगाया जा सके ।


प्रेरणा

[edit]

कुछ अच्छे विश्वास वाले संपादन एक लेख के लिए हानिकारक होते हैं और सभी हानिकारक संपादन बुरे विश्वास में नहीं होते हैं. इस मॉडल (एक अच्छे विश्वास वाले मॉडल के साथ) का उद्देश्य उन संपादनों के बीच अंतर करना है जो जानबूझकर हानिकारक हैं (Badfaith/vandalism) और ऐसे संपादन जो हानिकारक होने का इरादा रखते हैं (good edits/goodfaith loss) ।

यह मॉडल संभावित रूप से हानिकारक संपादनों या बर्बरता की समीक्षा को प्राथमिकता देने में मदद करता है. यह इस बात पर एक भविष्यवाणी प्रदान करता है कि दिया गया संशोधन हानिकारक है या नहीं और इसके आत्मविश्वास स्तर के उपाय के रूप में काम करने के लिए कुछ संभावनाएं प्रदान करता है ।

उपयोगकर्ता और उपयोग

[edit]
Use this model for
  • इस मॉडल का उपयोग हिंदी विकिपीडिया पर बर्बरता की समीक्षा और संभावित उलटफेर को प्राथमिकता देने के लिए किया जाना चाहिए ।
इस मॉडल का उपयोग हिंदी विकिपीडिया पर संपादकों द्वारा हानिकारक योगदान का पता लगाने के लिए किया जाना चाहिए ।
Don't use this model for
  • इस मॉडल का उपयोग अंतिम मध्यस्थ के रूप में नहीं किया जाना चाहिए कि किसी संपादन को हानिकारक माना जाना चाहिए या नहीं ।
मॉडल का उपयोग हिंदी विकिपीडिया के बाहर नहीं किया जाना चाहिए ।
Current uses

हिंदी विकिपीडिया मॉडल का उपयोग कुशल बर्बरता ट्राइएज - संपादन समीक्षा या नवागंतुक समर्थन की सुविधा के लिए एक सेवा के रूप में करता है ।

  • व्यक्तिगत आधार पर कोई भी किसी दिए गए संशोधन के लिए ओआरईएस को ठीक से प्रारूपित एपीआई कॉल जमा कर सकता है और इस मॉडल का परिणाम वापस प्राप्त कर सकता है ।

। उदाहरण एपीआई कॉलः { ′syntaxhighlight

Example API call:
{{{model_input}}}

नैतिक विचार - चेतावनी और सिफारिशें

[edit]

हिन्दी विकिपीडिया ने इस मॉडल का उपयोग करने का निर्णय लिया । समय के साथ मॉडल को समुदाय में उपयोग के माध्यम से मान्य किया गया है ।

यह मॉडल नए संपादकों को संपादन को नुकसान पहुंचाने की अधिक संभावना देने के लिए जाना जाता है ।

आंतरिक या बाहरी परिवर्तन जो इस मॉडल को अवहेलित या अब उपयोग करने योग्य नहीं बना सकते हैं , वे हैंः डेटा ड्रिफ्ट का मतलब है कि मॉडल के लिए प्रशिक्षण डेटा अब उपयोग करने योग्य नहीं है ।

  • उत्पादन में वांछित प्रदर्शन मेट्रिक्स को पूरा नहीं करता है ।

हिंदी विकिपीडिया समुदाय ने अब इस मॉडल का उपयोग नहीं करने का फैसला किया है ।

मॉडल

[edit]

प्रदर्शन

[edit]

Test data confusion matrix: {{{confusion_matrix}}}

Test data sample rates: {{{sample_rates}}}

Test data performance: {{{performance}}}

कार्यान्वयन

[edit]
Model architecture
{{{model_architecture}}}
Output schema
{{{model_output_schema}}}
Example input and output
Input:
{{{model_input}}}

Output:

{{{model_output}}}

डाटा

[edit]
Data pipeline
संपादनों के बारे में सारणीबद्ध डेटा मीडियाविकी एपीआई से एकत्र किया जाता है पूर्व - संसाधित (लॉग - ट्रांसफॉर्मेशन के माध्यम से) सार्वजनिक संपादक डेटा के साथ जुड़ना आदि और उपयोगकर्ता द्वारा उत्पन्न गुडफेथ / डैमेजिंग लेबल के साथ जुड़ जाता है ।
Training data
इस मॉडल को हाथ से लेबल किए गए प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था जो कई साल पुराना है ।
Test data
यहाँ बताए गए आँकड़ों की गणना प्रशिक्षण प्रक्रिया से बाहर रखने के लिए प्रशिक्षण डेटा के यादृच्छिक विभाजन का चयन करके की गई थी. मॉडल तब उस डेटा पर एक भविष्यवाणी करता है जिसकी तुलना अंतर्निहित जमीनी सच्चाई से की जाती है ।

लाइसेंस

[edit]

उद्धरण

[edit]

Cite this model card as:

@misc{
  Triedman_Bazira_2023_{{{language}}}_{{{project}}}_damaging,
  title={ {{{language}}} {{{project}}} damaging model card },
  author={ Triedman, Harold and Bazira, Kevin },
  year={ 2023 },
  url={ https://meta.wikimedia.org/wiki/Model_card_ORES_damaging_edit/hi }
}