/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
143 млн
Лицензия
CC BY-SA 4.0
Архитектура
roberta · dense
Базовая модель
roberta-base-korean-hanja
Опубликована
30 ноя 2022

roberta-base-korean-morph-upos

Разметка токеновТекст → label3 профессии

RoBERTa для разметки корейских морфем тегами частей речи UPOS и поддержки синтаксического разбора зависимостей.

316скачиваний за 30 дней4лайкавеса 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

Koichi Yasuoka разработал модель на архитектуре RoBERTa для морфологической разметки корейского текста. Она назначает каждому морфему тег части речи UPOS из универсального набора и предназначена для автоматической обработки корейских текстов; карточка также указывает на обучение для синтаксического разбора зависимостей. Модель дообучена на основе KoichiYasuoka/roberta-base-korean-hanja с использованием morphUD-korean.

Модель содержит 143,4 млн параметров, принимает текст и выдаёт последовательность меток токенов. Максимальная длина контекста — 514 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch, лицензия — CC BY-SA 4.0. Ограничение по назначению: разметка UPOS описана для морфем корейского языка; применение для других языков карточкой не подтверждено.

Сценарии применения

  • разметка частей речи в корейском тексте
  • анализ корейского текста по морфемам
  • подготовка корейских данных для синтаксического разбора зависимостей

Ограничения

Назначение модели описано для корейского языка и тегирования морфем по UPOS; качество для других языков или иных наборов меток не заявлено.

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-korean-morph-upos

Model Description

This is a RoBERTa model pre-trained on Korean texts for POS-tagging and dependency-parsing, derived from roberta-base-korean-hanja and morphUD-korean. Every morpheme (형태소) is tagged by UPOS(Universal Part-Of-Speech).

How to Use

from transformers import AutoTokenizer,AutoModelForTokenClassification,TokenClassificationPipeline
tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("KoichiYasuoka/roberta-base-korean-morph-upos")
model=AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("KoichiYasuoka/roberta-base-korean-morph-upos")
pipeline=TokenClassificationPipeline(tokenizer=tokenizer,model=model,aggregation_strategy="simple")
nlp=lambda x:[(x[t["start"]:t["end"]],t["entity_group"]) for t in pipeline(x)]
print(nlp("홍시 맛이 나서 홍시라 생각한다."))

or

import esupar
nlp=esupar.load("KoichiYasuoka/roberta-base-korean-morph-upos")
print(nlp("홍시 맛이 나서 홍시라 생각한다."))

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
1c77655

0 моделей