/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
136 млн
Лицензия
CC BY-SA 4.0
Архитектура
deberta-v2 · dense
Базовая модель
deberta-base-belarusian
Опубликована
13 авг 2024

deberta-base-belarusian-upos

Разметка токеновТекст → label3 профессии

DeBERTaV2, дообученная для определения частей речи и морфологических признаков слов в беларусском тексте.

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса 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 DeBERTaV2 для разметки беларусского текста на уровне слов. Модель дообучена на UD_Belarusian на базе KoichiYasuoka/deberta-base-belarusian и предсказывает для каждого слова часть речи по набору UPOS и морфологические признаки FEATS. Метаданные указывают 136,3 млн параметров и контекст до 512 токенов.

Модель предназначена для автоматической морфологической разметки беларусских текстов и подготовки данных для последующего синтаксического анализа, включая разбор зависимостей. Она принимает текст и возвращает метки токенов. Доступны веса PyTorch; лицензия — CC BY-SA 4.0.

Сценарии применения

  • Разметка частей речи в беларусских текстах
  • Определение морфологических признаков слов на беларусском
  • Подготовка беларусских текстов к синтаксическому разбору
  • Создание размеченных корпусов для беларусского NLP

Ограничения

Модель ориентирована на беларусский язык и обучена на UD_Belarusian; её качество на других языках и текстах вне этого набора данных не подтверждено. 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

deberta-base-belarusian-upos

Model Description

This is a DeBERTa(V2) model pre-trained with UD_Belarusian for POS-tagging and dependency-parsing, derived from deberta-base-belarusian. Every word is tagged by UPOS (Universal Part-Of-Speech) and FEATS.

How to Use

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

or

import esupar
nlp=esupar.load("KoichiYasuoka/deberta-base-belarusian-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
DebertaV2ForTokenClassification
Ревизия весов
4757d1c

0 моделей