/ Модель

Характеристики

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

roberta-base-chinese-upos

Разметка токеновТекст → label3 профессии

Дообученная китайская RoBERTa для разметки частей речи UPOS и лингвистического анализа китайского текста.

29скачиваний за 30 дней2лайкавеса 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 RoBERTa для китайского языка. Она дообучена на текстах китайской Википедии, включая упрощённое и традиционное письмо, и размечает слова тегами UPOS — универсальными частями речи. Архитектура — RoBERTa с классификационной головой для токенов, размер — 133,7 млн параметров, контекст — до 512 токенов.

Модель предназначена для разметки частей речи в китайском тексте и может использоваться в лингвистическом анализе и пайплайнах обработки китайского языка. В карточке также заявлен разбор зависимостей, однако указанный pipeline_tag — token-classification. Лицензия — CC BY-SA 4.0.

Сценарии применения

  • разметка частей речи в китайских предложениях
  • анализ китайского текста с тегами UPOS
  • подготовка китайских корпусов для лингвистических исследований

Ограничения

README заявляет разбор зависимостей, но метаданные указывают только задачу token-classification. 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

roberta-base-chinese-upos

Model Description

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

or

import esupar
nlp=esupar.load("KoichiYasuoka/roberta-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
RobertaForTokenClassification
Ревизия весов
3799915

0 моделей