Корейская RoBERTa для разметки частей речи и синтаксических зависимостей в предложениях.
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
KoichiYasuoka/roberta-base-korean-ud-goeswith — модель Koichi Yasuoka на архитектуре RoBERTa, дообученная на базе KoichiYasuoka/roberta-base-korean-hanja для разметки частей речи и синтаксического разбора зависимостей корейского текста. Для субслов используется метка goeswith. Модель подходит для лингвистического анализа предложений и построения синтаксических деревьев; в Hugging Face она отнесена к задаче классификации токенов.
Модель содержит 143,4 млн параметров, работает с текстом и имеет контекстное окно до 514 токенов. В карточке указана лицензия CC BY-SA 4.0. Для использования через приведённый в README пример требуется Transformers с параметром trust_remote_code=True.
Контекстное окно ограничено 514 токенами. Для вызова через пример из README требуется включить trust_remote_code=True.
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 Korean texts for POS-tagging and dependency-parsing (using goeswith for subwords), derived from roberta-base-korean-hanja.
from transformers import pipeline
nlp=pipeline("universal-dependencies","KoichiYasuoka/roberta-base-korean-ud-goeswith",trust_remote_code=True,aggregation_strategy="simple")
print(nlp("홍시 맛이 나서 홍시라 생각한다."))
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · token-classification
Подбираем GPU…