/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
152 млн
Лицензия
CC BY-SA 4.0
Архитектура
roberta · dense
Базовая модель
roberta-base
Опубликована
2 мар 2022

Ссылки

Hugging Face

roberta-base-english-upos

KoichiYasuoka
Разметка токеновТекст → label3 профессии

Дообученная RoBERTa размечает английские слова универсальными тегами частей речи UPOS.

342скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены21 янв 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 англоязычную модель RoBERTa для разметки частей речи. Это дообученная на UD_English модель FacebookAI/roberta-base с архитектурой RobertaForTokenClassification, примерно 151,8 млн параметров и контекстом до 514 токенов. Она присваивает каждому слову тег UPOS из универсального набора частей речи и предназначена для POS-разметки и анализа английского текста; в карточке также заявлен dependency parsing, но отдельный выход для зависимостей не описан.

Модель принимает текст и выдаёт метки токенов; для загрузки используются Transformers и PyTorch. Лицензия — CC BY-SA 4.0. Модель ориентирована на английский язык, поэтому качество на других языках не подтверждено.

Сценарии применения

  • разметка частей речи в английских текстах
  • определение UPOS-тегов для каждого слова
  • подготовка корпусов английского языка к лингвистическому анализу
  • анализ грамматической структуры английских предложений

Ограничения

Модель предназначена для английского языка; качество для других языков не подтверждено. README упоминает dependency parsing, но метаданные и описание выходов подтверждают только классификацию токенов.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейI.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

roberta-base-english-upos

Model Description

This is a RoBERTa model pre-trained with UD_English for POS-tagging and dependency-parsing, derived from roberta-base. 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-english-upos")
model=AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("KoichiYasuoka/roberta-base-english-upos")

or

import esupar
nlp=esupar.load("KoichiYasuoka/roberta-base-english-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
a2e272a

0 моделей

    Создать бенчмарк