Японская RoBERTa, предварительно обученная на текстах 青空文庫 для заполнения пропусков и дообучения на задачах обработки японского языка.
182скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены31 авг 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 roberta-large-japanese-aozora — японскую языковую модель RoBERTa, предварительно обученную на текстах библиотеки 青空文庫 с токенизатором Japanese-LUW-Tokenizer. Модель содержит 659 млн параметров, использует архитектуру RoBERTa для masked language modeling и принимает последовательности длиной до 512 токенов.
Модель предназначена для заполнения пропусков в японском тексте и дообучения для последующих задач, включая разметку частей речи и синтаксический анализ зависимостей. Для загрузки README предлагает Transformers AutoTokenizer и AutoModelForMaskedLM.
Модель обучена на литературных текстах 青空文庫, поэтому её пригодность для современных разговорных, специализированных или иных жанров может отличаться. Репозиторий распространяется по лицензии CC BY-SA 4.0.
Сценарии применения
восстановление пропущенных слов в японском тексте
дообучение для разметки частей речи на японском языке
дообучение для синтаксического анализа зависимостей японских предложений
Ограничения
Предварительное обучение выполнено на литературных текстах 青空文庫, поэтому результаты на современных разговорных и специализированных текстах могут отличаться. Для задач разметки частей речи и синтаксического анализа модель требуется дообучить.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель