/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
190 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
bert · dense

bert-fa-base-uncased-clf-digimag

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная на персидских корпусах модель ParsBERT для классификации статей Digikala Magazine по семи тематическим категориям.

35скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 мая 2021

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

HooshvareLab/bert-fa-base-uncased-clf-digimag — модель классификации персидских текстов, разработанная на основе ParsBERT v1.1. Авторы восстановили словарь и дообучили модель на новых персидских корпусах для задач классификации; этот вариант предназначен прежде всего для разметки статей журнала Digikala Online Magazine по семи тематическим категориям: видеоигры, покупки, здоровье и красота, наука и технологии, общие темы, искусство и кино, книги и литература.

Модель использует архитектуру BERT и содержит 190 млн параметров. Она принимает текст и выдаёт метку класса; максимальный контекст составляет 512 токенов. В README приведён результат F1 93,65 для набора Digikala Magazine, немного выше показателей ParsBERT v1 и mBERT в том же сравнении. Репозиторий содержит варианты Flax, PyTorch и TensorFlow. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Оценка относится к указанному набору данных, поэтому качество на других тематиках и текстах отдельно не подтверждено.

Сценарии применения

  • классификация статей персидского онлайн-журнала по темам
  • разметка персидских публикаций о видеоиграх
  • распределение персидских статей по категориям покупок и товаров
  • классификация персидских материалов о здоровье и красоте
  • сортировка персидских текстов об искусстве, кино и литературе

Ограничения

Заявленная оценка F1 относится к набору Digikala Magazine; качество на других темах и источниках не установлено. Максимальная длина контекста — 512 токенов.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

ParsBERT (v2.0)

A Transformer-based Model for Persian Language Understanding

We reconstructed the vocabulary and fine-tuned the ParsBERT v1.1 on the new Persian corpora in order to provide some functionalities for using ParsBERT in other scopes! Please follow the ParsBERT repo for the latest information about previous and current models.

Persian Text Classification [DigiMag, Persian News]

The task target is labeling texts in a supervised manner in both existing datasets DigiMag and Persian News.

DigiMag

A total of 8,515 articles scraped from Digikala Online Magazine. This dataset includes seven different classes.

  1. Video Games
  2. Shopping Guide
  3. Health Beauty
  4. Science Technology
  5. General
  6. Art Cinema
  7. Books Literature
Label#
Video Games1967
Shopping Guide125
Health Beauty1610
Science Technology2772
General120
Art Cinema1667
Books Literature254

Download You can download the dataset from here

Results

The following table summarizes the F1 score obtained by ParsBERT as compared to other models and architectures.

DatasetParsBERT v2ParsBERT v1mBERT
Digikala Magazine93.65*93.5990.72

How to use :hugs:

TaskNotebook
Text ClassificationOpen In Colab

BibTeX entry and citation info

Please cite in publications as the following:

@article{ParsBERT,
    title={ParsBERT: Transformer-based Model for Persian Language Understanding},
    author={Mehrdad Farahani, Mohammad Gharachorloo, Marzieh Farahani, Mohammad Manthouri},
    journal={ArXiv},
    year={2020},
    volume={abs/2005.12515}
}

Questions?

Post a Github issue on the ParsBERT Issues repo.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertForSequenceClassification
Ревизия весов
64b4c80

0 моделей