/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
129 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
bert · dense
Базовая модель
chinese-bert-wwm-ext
Опубликована
2 мар 2022

chinese-bert-wwm-ext-upos

Разметка токеновТекст → label3 профессии

Дообученная китайская BERT-модель для разметки частей речи тегами UPOS и поддержки синтаксического анализа.

51скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены22 янв 2026

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

Koichi Yasuoka разработал эту модель на основе китайской BERT-модели hfl/chinese-bert-wwm-ext. Это дообученный BERT с 129,5 млн параметров для разметки частей речи по универсальным тегам UPOS; модель также предназначена для поддержки синтаксического разбора зависимостей. Она обучена на текстах китайской Википедии на упрощённом и традиционном китайском языках, а в метаданных указан датасет Universal Dependencies.

Модель принимает текст и присваивает словам теги частей речи, что подходит для лингвистического анализа китайских текстов и предварительной разметки корпусов. Максимальная длина контекста — 512 токенов. Распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • разметка китайских слов частями речи
  • присвоение тегов UPOS китайскому тексту
  • предварительная разметка корпусов китайского языка
  • анализ синтаксических зависимостей в китайских предложениях

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами; разметка частей речи обучена на китайской Википедии и данных Universal Dependencies, поэтому качество на других жанрах может отличаться.

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

chinese-bert-wwm-ext-upos

Model Description

This is a BERT model pre-trained on Chinese Wikipedia texts (both simplified and traditional) for POS-tagging and dependency-parsing, derived from chinese-bert-wwm-ext. Every word is tagged by UPOS (Universal Part-Of-Speech).

How to Use

from transformers import AutoTokenizer,AutoModelForTokenClassification
tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("KoichiYasuoka/chinese-bert-wwm-ext-upos")
model=AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("KoichiYasuoka/chinese-bert-wwm-ext-upos")

or

import esupar
nlp=esupar.load("KoichiYasuoka/chinese-bert-wwm-ext-upos")

See Also

esupar: Tokenizer POS-tagger and Dependency-parser with BERT/RoBERTa/DeBERTa models

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · token-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertForTokenClassification
Ревизия весов
a10666a

0 моделей