/ Модель

Характеристики

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

roberta-base-ainu-upos

Разметка токеновТекст → label3 профессии

RoBERTa, дообученная для разметки частей речи UPOS в текстах на айнском языке.

92скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 сен 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

Это модель Koichi Yasuoka для разметки частей речи в текстах на айнском языке. Она построена на RoBERTa, предварительно обученной на айнских текстах, и дообучена для классификации токенов: каждому слову присваивается тег UPOS из набора Universal Part-Of-Speech. Модель рассчитана на применение с Transformers и может использоваться в сценариях морфологической разметки; в README также указана связь с разбором зависимостей.

Модель содержит 118,5 млн параметров, принимает текст и имеет контекстное окно 512 токенов. В обучающих текстах использовались записи айну катаканой, латиницей и кириллицей. Лицензия — CC BY-SA 4.0. Ограничения качества и точности разметки в карточке не описаны.

Сценарии применения

  • разметка частей речи айнского текста
  • присвоение тегов UPOS каждому слову
  • подготовка морфологически размеченного корпуса айну
  • анализ айнских текстов, записанных катаканой
  • анализ айнских текстов в латинской или кириллической записи

Ограничения

Карточка не сообщает метрики качества или точность разметки. Указанный предел контекста — 512 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

roberta-base-ainu-upos

Model Description

This is a RoBERTa model pre-trained on Ainu texts (in カタカナ, Roman, and Кириллица) for POS-tagging and dependency-parsing, derived from roberta-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/roberta-base-ainu-upos")
model=AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("KoichiYasuoka/roberta-base-ainu-upos")

or

import esupar
nlp=esupar.load("KoichiYasuoka/roberta-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
RobertaForTokenClassification
Ревизия весов
32f8adc

0 моделей