/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Размер весов
6,2 ГБ
Лицензия
CC BY-SA 4.0
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
gpt2-xlarge-japanese-juman-upos
Опубликована
1 сен 2024

Ссылки

Hugging Face

gpt2-xlarge-japanese-juman-ud-causal

KoichiYasuoka
Разметка токеновТекст → label

Японская GPT-2 XL размечает части речи и синтаксические зависимости в предложениях.

107скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 мая 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 японскую модель GPT-2 для разметки слов по частям речи и синтаксического анализа зависимостей. Она дообучена на базе KoichiYasuoka/gpt2-xlarge-japanese-juman-upos с использованием корпуса UD_Japanese-GSDLUW и предназначена для анализа японских предложений. Модель принимает текст и выдаёт токенизированную разметку; в метаданных её задача указана как token-classification, а архитектура — GPT2ForTokenClassification. Для работы требуется библиотека fugashi. Контекст модели — до 1024 токенов. Модель распространяется по лицензии CC BY-SA 4.0.

Сценарии применения

  • разметка частей речи в японском тексте
  • синтаксический анализ японских предложений
  • разбор зависимостей между японскими словами

Ограничения

Модель рассчитана на японский язык и имеет контекст до 1024 токенов. Для работы требуется fugashi.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

gpt2-xlarge-japanese-juman-ud-causal

Model Description

This is a GPT-2 model pretrained for POS-tagging and dependency-parsing, derived from gpt2-xlarge-japanese-juman-upos and UD_Japanese-GSDLUW.

How to Use

from transformers import pipeline
nlp=pipeline("universal-dependencies","KoichiYasuoka/gpt2-xlarge-japanese-juman-ud-causal",trust_remote_code=True)
print(nlp("全学年にわたって小学校の国語の教科書に挿し絵が用いられている"))

fugashi is required.

Reference

安岡孝一: GPT系言語モデルによる国語研長単位係り受け解析, 人文科学とコンピュータシンポジウム「じんもんこん2024」論文集 (2024年12月), pp.83-90.

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
GPT2ForTokenClassification
Ревизия весов
3cb2959

0 моделей

    Создать бенчмарк