grabber-ai/docs/architecture.md

Архитектура

Пайплайн

labels.csv (снимок датасета)                HTML/текст страницы (инференс)
        │                                            │
        ▼                                            ▼
 src/prepare_data.py                        src/html_extract.py
  • снять префикс «Перевод/Аудио N:»         • HTML -> текст (BeautifulSoup:
  • BIO-разметка автора (спан в тексте)        .post_body / #tabs / весь текст)
  • фильтры: мусорный studio,                 • сегментация на дорожки
    «оригинал/субтитры», противоречия           (строки «Перевод/Озвучка/Аудио N:»,
  • 18+ флаг (age_18 / note / «18+» в raw)      нумерация, «+ ; /», запятые-типы)
  • сплиты: test 20% + 5-fold CV                       │
    (группы = релиз ∪ одинаковый текст)                ▼
        │                                     src/predict.py (DubPredictor)
        ▼                                      • токенизация (max_len=128,
 src/train.py                                     offsets)
  • multi-task обучение (CUDA, bf16)           • модель -> тип, спан, 18+
  • 5-fold CV + финальная модель               • нормализация автора
  • метрики, reports/, models/best             • JSON

Модель (src/model.py)

Один BERT-подобный энкодер и три головы (общий [CLS]/токенные состояния):

Голова	Тип	Выход	Задача
type_head	Linear(hidden, 14)	[CLS] → класс	тип озвучки
bio_head	Linear(hidden, 3)	по токенам → O/B/I	позиция имени автора в тексте
age_head	Linear(hidden, 2)	[CLS] → 0/1	дорожка 18+

Loss = CE(тип) + 1.0·CE(BIO, ignore_index=-100) + 0.5·CE(18+).

BIO-разметка строится по символьным спанам через offsets_mapping токенизатора: токены, пересекающие спан, получают B (первый) и I (остальные); все реальные токены вне спана — O; паддинг — -100. Спецтокены ([CLS]/[SEP]) размечены как O — иначе их необученные логиты при инференсе дают ложный «B» (эта ошибка была найдена при обучении и исправлена; см. decode_span — он дополнительно пропускает токены с пустыми offsets).

Декодирование спана: первый B-токен, затем цепочка I → символьный диапазон через offsets → текст спана → каноническое имя автора через словарь алиасов (src/studio_norm.py, порт из генератора датасета).

Почему автор — извлечение, а не классификация

В датасете 253+ уникальных авторов, 177 из них встречаются ровно 1 раз. Классификацией такие классы не выучить. При этом имя автора почти всегда дословно присутствует в тексте дорожки (95.8% + варианты написания), поэтому BIO-извлечение решает задачу и автоматически работает для авторов, которых в обучении не было вовсе.

Сравнение конфигураций

Обе модели учатся одинаково (5-fold CV + финальный запуск, ранний stopping по среднему type-F1/span/age-F1):

• cointegrated/rubert-tiny2 — 30M, lr 1e-4, batch 64, до 20 эпох;
• ai-forever/ruBert-base — 110M, lr 3e-5, batch 32, до 10 эпох.

Лучшая по joint exact на held-out test копируется в models/best. Итог — в reports/summary.md.