/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
134 млн
Лицензия
CC BY-SA 4.0
Архитектура
deberta-v2 · dense
Базовая модель
deberta-base-chinese
Опубликована
28 дек 2022

deberta-base-chinese-upos

Разметка токеновТекст → label3 профессии

Дообученная китайская DeBERTa V2 размечает части речи по UPOS и поддерживает синтаксический анализ зависимостей.

42скачиваний 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 DeBERTa(V2), дообученную на китайских текстах Википедии на упрощённом и традиционном письме для разметки частей речи и синтаксического анализа зависимостей. Модель присваивает словам теги UPOS из универсального набора частей речи и предназначена для морфологической и синтаксической обработки китайского текста.

Это модель DeBERTa V2 с архитектурой для классификации токенов, содержащая 133,7 млн параметров и рассчитанная на контекст до 512 токенов. Она принимает текст и выдаёт метки для токенов; в метаданных основным языком указан китайский. Модель построена на KoichiYasuoka/deberta-base-chinese и распространяется по лицензии CC BY-SA 4.0.

Сценарии применения

  • определение частей речи в китайском тексте
  • разметка китайских слов универсальными тегами UPOS
  • предварительная обработка китайского текста для лингвистического анализа
  • подготовка китайских текстов к синтаксическому анализу зависимостей

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами. README описывает разметку UPOS и синтаксический анализ зависимостей для китайского языка; возможности для других языков не заявлены.

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-chinese-upos

Model Description

This is a DeBERTa(V2) model pre-trained on Chinese Wikipedia texts (both simplified and traditional) for POS-tagging and dependency-parsing, derived from deberta-base-chinese. 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-chinese-upos")
model=AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("KoichiYasuoka/deberta-base-chinese-upos")

or

import esupar
nlp=esupar.load("KoichiYasuoka/deberta-base-chinese-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
c613db0

0 моделей