Roberta
This model 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.
Questions?
Post a Github issue on the ParsRoBERTa Issues repo.
Характеристики
- Контекст
- 514 токенов
- Параметры
- 146 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- roberta · dense
- Опубликована
- 2 мар 2022
Ссылки
roberta-fa-zwnj-base
Персидская RoBERTa-модель для заполнения пропусков и работы с ZWNJ в тексте.
2 416скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены15 фев 2023
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/roberta-fa-zwnj-base — персидская модель семейства RoBERTa от HooshvareLab, предназначенная для работы с символом полуширинного неразрывного пробела ZWNJ в письменном персидском языке. Она обучена на корпусах разных типов с новым словарём и поддерживает задачу заполнения пропусков в тексте.
Модель содержит 145,5 млн параметров, принимает текст и выдаёт текстовые предсказания для замаскированных позиций. Архитектура — RobertaForMaskedLM, максимальная длина контекста — 514 токенов. Доступны версии для PyTorch, TensorFlow и Flax.
Модель подходит для восстановления или подбора слов и символов в персидском тексте с учётом орфографического употребления ZWNJ. Лицензия — Apache-2.0; данных о других ограничениях в карточке нет.
Сценарии применения
- подбор пропущенного слова в персидском тексте
- восстановление текста с замаскированными позициями
- проверка употребления ZWNJ в персидских словах
Ограничения
Карточка не приводит метрик качества или подробных сведений о поведении модели за пределами работы с персидским языком и ZWNJ.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделейII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · fill-mask
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- RobertaForMaskedLM
- Ревизия весов
- 94c154f