/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
119 млн
Лицензия
CC BY-SA 4.0
Архитектура
deberta-v2 · dense
Базовая модель
deberta-base-ainu-upos
Опубликована
3 янв 2023

deberta-base-ainu-ud-goeswith

Разметка токеновТекст → label

Модель DeBERTaV2 для разметки частей речи и синтаксического анализа текстов на айнском языке.

139скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены31 авг 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 модель на базе DeBERTaV2, дообученную для разметки текстов на айнском языке по частям речи и синтаксическим зависимостям. Она обрабатывает тексты, записанные катаканой, латиницей или кириллицей; для разбиения слов на подслова при синтаксическом анализе используется отношение goeswith. Модель подходит для лингвистической разметки и анализа айнских текстов. Число параметров — 118,5 млн, максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель распространяется по лицензии CC BY-SA 4.0.

Сценарии применения

  • разметка частей речи в айнских текстах
  • синтаксический анализ зависимостей в текстах на айнском
  • лингвистическая обработка айнских текстов в катакане
  • анализ айнских текстов в латинской записи
  • анализ айнских текстов в кириллической записи

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами; модель предназначена для айнского языка и заявленных вариантов его письменности.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

deberta-base-ainu-ud-goeswith

Model Description

This is a DeBERTa(V2) model pre-trained on Ainu texts (in カタカナ, Roman, and Кириллица) for POS-tagging and dependency-parsing (using goeswith for subwords), derived from deberta-base-ainu-upos.

How to Use

from transformers import pipeline
nlp=pipeline("universal-dependencies","KoichiYasuoka/deberta-base-ainu-ud-goeswith",trust_remote_code=True,aggregation_strategy="simple")
print(nlp("itak=as awa pon rupne aynu ene itaki"))

Reference

安岡孝一: ローマ字・カタカナ・キリル文字併用アイヌ語RoBERTa・DeBERTaモデルの開発, 情報処理学会研究報告, Vol.2023-CH-131『人文科学とコンピュータ』, No.7 (2023年2月18日), pp.1-7.

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
DebertaV2ForTokenClassification
Ревизия весов
5536ced

0 моделей