/ Модель

Характеристики

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

bert-fa-zwnj-base

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Одноязычная модель BERT для персидского языка, предназначенная для заполнения пропусков и задач понимания текста.

9 937скачиваний за 30 дней20лайковвеса 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-zwnj-base — одноязычная модель ParsBERT v3.0, разработанная для понимания персидского языка на основе архитектуры BERT от Google. Она предварительно обучена на персидских корпусах разных жанров и тематик, включая научные тексты, романы и новости. Версия v3.0 учитывает символ неразрывного нулевой ширины (ZWNJ), используемый в персидском письме, и применяет обновлённый словарь.

Модель содержит 145,5 млн параметров, принимает текст с контекстом до 512 токенов и предназначена, в частности, для заполнения пропусков в тексте. Её можно использовать как основу для задач понимания персидского языка. Доступны веса в форматах PyTorch, TensorFlow и Flax. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • подстановка пропущенных слов в персидском тексте
  • анализ персидских текстов разных жанров
  • создание основы для моделей понимания персидского языка

Ограничения

Модель обучена только для персидского языка, а контекст ограничен 512 токенами.

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 (v3.0)

A Transformer-based Model for Persian Language Understanding

The new version of BERT v3.0 for Persian is available today and can tackle the zero-width non-joiner character for Persian writing. Also, the model was trained on new multi-types corpora with a new set of vocabulary.

Introduction

ParsBERT is a monolingual language model based on Google’s BERT architecture. This model is pre-trained on large Persian corpora with various writing styles from numerous subjects (e.g., scientific, novels, news).

Paper presenting ParsBERT: arXiv:2005.12515

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 · fill-mask

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertForMaskedLM
Ревизия весов
3880fac

0 моделей