Дообученная RoBERTa для определения частей речи и синтаксического разбора текстов на коптском языке.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Koichi Yasuoka разработал RoBERTa-модель на 115,6 млн параметров для разметки текстов на коптском языке. Она дообучена на корпусах Coptic Scriptorium и предназначена для определения частей речи и синтаксического разбора зависимостей; для разметки подслов используется схема goeswith. Модель принимает текст и выдаёт токеновую разметку. Контекст составляет до 512 токенов.
Модель построена на архитектуре RoBERTa и опубликована в формате PyTorch. В карточке указана лицензия CC BY-SA 4.0. Она рассчитана на лингвистический анализ коптских текстов; сведения о качестве на других языках или вне этих задач не приводятся.
Модель предназначена для коптских текстов и задач разметки частей речи и зависимостей; данные о её точности и применимости к другим языкам не приведены.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This is a RoBERTa model pre-trained on Coptic Scriptorium Corpora for POS-tagging and dependency-parsing (using goeswith for subwords), derived from roberta-base-coptic.
from transformers import pipeline
nlp=pipeline("universal-dependencies","KoichiYasuoka/roberta-base-coptic-ud-goeswith",trust_remote_code=True,aggregation_strategy="simple")
print(nlp("ⲧⲉⲛⲟⲩⲇⲉⲛ̄ⲟⲩⲟⲉⲓⲛϩ︤ⲙ︥ⲡϫⲟⲉⲓⲥ·"))
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · token-classification
Подбираем GPU…