Serigy-Jev

O Serigy-Jev é um Modelo experimental brasileiro, nordestino e feito por um sergipano.
Ainda não é um serviço de moderação em produção. Pesos do classificador local de fake news em PT-BR (sensor Manacá-1B).

Arquivo	Função
serigy_jev.safetensors	Checkpoint
serigy_jev.json	Metadados do release

Uso: via pacote PyPI serigy-jev.

Modelo de distribuição — open weights

Este release é open weights:

Artefato	Onde	O que libera
Pesos (.safetensors + .json)	este Hub	checkpoint público
Inferência (load + predict)	PyPI serigy-jev	pip install → SerigyJev(...).predict(...)

Em resumo: o pacote PyPI só carrega pesos (Hub) + sensor (Hub) e faz predict localmente.

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Quickstart

pip install serigy-jev

from serigy_jev import SerigyJev

model = SerigyJev("wendellperbar/serigy-jev")
out = model.predict(
    "Senado aprova lei que PROÍBE jogo de videogame para menores de 18 anos."
)
print(out["predicao"], out["score_final"], out["confianca_calibrada"])

Baixar só os pesos (opcional):

hf download wendellperbar/serigy-jev --local-dir ./serigy-jev-ckpt
# model = SerigyJev("./serigy-jev-ckpt")

Se o Manacá for gated, configure HF_TOKEN.

Entrada

Campo	Tipo	Obrigatório
texto	str	sim
fonte	str | None	não

Saída

{
  "predicao": "Claramente Falso",
  "classe_ordinal": 0,
  "score_final": 0.08,
  "confianca_calibrada": 0.91,
  "probabilidades": {
    "0": 0.92,
    "1": 0.06,
    "2": 0.02
  },
  "metricas": {
    "tempo_ms": 410.0,
    "input_tokens": 48
  }
}

Campo	Significado
predicao	Claramente Falso / Incerto/Misto / Claramente Verdadeiro
classe_ordinal	0, 1 ou 2
score_final	veracidade 0.0…1.0
confianca_calibrada	perto de 1 = mais concentrado
probabilidades	massa em cada classe

Documentação da lib: https://pypi.org/project/serigy-jev/.

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Resultados

Sensor deste release: Manacá.

Cenário	Acerto (classe forte)
FakeBR test (n=1440)	0.980
Lupa 2025 OOD (n=200)	0.836
ECE Lupa (↓ melhor)	0.156

Generalização FakeBR → Lupa

Lupa 2025 — acerto (classe forte)

Desempenho (acerto · AUC)

Confiabilidade

Matrizes de confusão

Distribuição de classes

Concordância entre sistemas

Latência

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Créditos

• Serigy-Jev — Wendell Barreto (MIT)
• Paper base — Nandakishor M, arXiv:2510.01237
• Sensor — AI Institute LNCC, Manacá-1B
• Dataset — Fake.br (fake-news-UFG/fakebr); Monteiro et al., PROPOR 2018; Silva et al., ESWA 2020

@InProceedings{fakebr:18,
  author={Monteiro, Rafael A. and Santos, Roney L. S. and Pardo, Thiago A. S.
          and de Almeida, Tiago A. and Ruiz, Evandro E. S. and Vale, Oto A.},
  title={Contributions to the Study of Fake News in Portuguese:
         New Corpus and Automatic Detection Results},
  booktitle={Computational Processing of the Portuguese Language},
  year={2018},
  publisher={Springer International Publishing},
  pages={324--334}
}