/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
136 млн
Лицензия
CC BY-SA 4.0
Архитектура
roberta · dense
Базовая модель
roberta-base-ukrainian
Опубликована
9 мар 2022

roberta-base-ukrainian-upos

Разметка токеновТекст → label3 профессии

Модель RoBERTa размечает украинский текст по универсальным частям речи и предназначена также для синтаксического анализа зависимостей.

55скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены30 авг 2025

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

KoichiYasuoka/roberta-base-ukrainian-upos — модель RoBERTa для разметки украинского текста. Она дообучена на корпусе UberText на основе KoichiYasuoka/roberta-base-ukrainian и классифицирует каждый токен по универсальной части речи UPOS. Модель также предназначена для синтаксического анализа зависимостей.

Модель содержит 136,3 млн параметров, принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов и доступна в формате PyTorch. Её можно применять для морфологического анализа украинского текста и подготовки данных для синтаксического разбора. Лицензия — CC BY-SA 4.0.

Сценарии применения

  • разметка украинских слов универсальными частями речи
  • морфологический анализ украинских предложений
  • подготовка украинского текста к синтаксическому разбору

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами. Карточка не приводит метрик качества; заявленный синтаксический разбор зависимостей не отражён отдельной задачей в pipeline_tag.

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-ukrainian-upos

Model Description

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

or

import esupar
nlp=esupar.load("KoichiYasuoka/roberta-base-ukrainian-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
a05e59d

0 моделей