/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
419 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
deberta-v2 · dense
Базовая модель
Erlangshen-DeBERTa-v2-320M-Chinese
Опубликована
29 дек 2022

deberta-large-chinese-erlangshen-upos

Разметка токеновТекст → label3 профессии

Дообученная китайская DeBERTa-v2 размечает части речи UPOS и поддерживает синтаксический анализ зависимостей.

43скачиваний 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 эту модель на основе Erlangshen-DeBERTa-v2-320M-Chinese для морфологического анализа китайского текста. Это DeBERTa-v2 с архитектурой классификации токенов, дообученная размечать слова универсальными частями речи UPOS; модель также предназначена для синтаксического анализа зависимостей.

Модель принимает китайский текст и поддерживает упрощённое и традиционное письмо. Размер составляет 419,1 млн параметров, длина контекста — до 512 токенов. Её можно использовать через Transformers как токенизатор и модель классификации токенов.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Она специализирована на китайском языке и разметке UPOS; для других языков и задач её возможности не подтверждены.

Сценарии применения

  • разметка частей речи в китайском тексте
  • определение UPOS-тегов для слов на упрощённом китайском
  • определение UPOS-тегов для слов на традиционном китайском
  • подготовка китайского текста для синтаксического анализа зависимостей

Ограничения

Модель рассчитана на китайский язык; README указывает поддержку упрощённого и традиционного письма. 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-large-chinese-erlangshen-upos

Model Description

This is a DeBERTa(V2) model pre-trained on Chinese texts (both simplified and traditional) for POS-tagging and dependency-parsing, derived from Erlangshen-DeBERTa-v2-320M-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-large-chinese-erlangshen-upos")
model=AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("KoichiYasuoka/deberta-large-chinese-erlangshen-upos")

or

import esupar
nlp=esupar.load("KoichiYasuoka/deberta-large-chinese-erlangshen-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
06599d9

0 моделей