/ Модель

Характеристики

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

deberta-base-ainu-upos

Разметка токеновТекст → label3 профессии

Модель DeBERTaV2 для разметки частей речи UPOS и синтаксического анализа зависимостей в текстах на айнском языке.

51скачиваний 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 DeBERTaV2 для морфосинтаксической разметки текстов на айнском языке. Модель дообучена на основе KoichiYasuoka/deberta-base-ainu и присваивает каждому слову тег части речи UPOS; карточка также указывает назначение для синтаксического анализа зависимостей. Поддерживаются тексты на айнском, записанные катаканой, латиницей и кириллицей.

Модель содержит 118,5 млн параметров, использует архитектуру DeBERTaV2 и обрабатывает последовательности длиной до 512 токенов. Она предназначена для запуска через Transformers как модель классификации токенов. Распространяется по лицензии CC BY-SA 4.0.

Сценарии применения

  • разметка частей речи UPOS в айнском тексте
  • подготовка айнских текстов к синтаксическому анализу
  • анализ айнских текстов в катакане
  • анализ айнских текстов латиницей
  • анализ айнских текстов кириллицей

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами; модель рассчитана на айнский язык и указанную в карточке задачу разметки 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

deberta-base-ainu-upos

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, derived from deberta-base-ainu. Every word is tagged by UPOS (Universal Part-Of-Speech).

How to Use

from transformers import AutoTokenizer,AutoModelForTokenClassification
tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("KoichiYasuoka/deberta-base-ainu-upos")
model=AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("KoichiYasuoka/deberta-base-ainu-upos")

or

import esupar
nlp=esupar.load("KoichiYasuoka/deberta-base-ainu-upos")

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.

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
DebertaV2ForTokenClassification
Ревизия весов
36f66fb

0 моделей