Характеристики

Контекст: 514 токенов
Параметры: 435 млн
Лицензия: CC BY-SA 4.0
Архитектура: roberta · dense
Базовая модель: roberta-large-japanese
Опубликована: 21 фев 2023

Ссылки

Hugging Face

roberta-large-japanese-juman-ud-goeswith

KoichiYasuoka

Разметка токеновТекст → label3 профессии

Японская RoBERTa-large для разметки частей речи и синтаксических зависимостей в тексте.

143скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 янв 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

Koichi Yasuoka разработал японскую модель RoBERTa-large для морфосинтаксического анализа текста. Она дообучена на базе nlp-waseda/roberta-large-japanese и предназначена для разметки частей речи и синтаксических зависимостей с обработкой субслов через отношение goeswith. В карточке Hugging Face указаны архитектура RobertaForTokenClassification, 435,4 млн параметров и контекст до 514 токенов.

Модель принимает японский текст и возвращает токеновую разметку; для запуска через Transformers требуется библиотека fugashi. Репозиторий содержит веса PyTorch, лицензия — CC BY-SA 4.0.

Сценарии применения

определение частей речи в японских предложениях
разбор синтаксических зависимостей японского текста
морфосинтаксическая разметка японских корпусов
анализ японских текстов для лингвистических исследований

Ограничения

Модель рассчитана на японский язык и морфосинтаксическую разметку; контекст ограничен 514 токенами. Для примера запуска через Transformers требуется fugashi.

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 791модель I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

roberta-large-japanese-juman-ud-goeswith

Model Description

This is a RoBERTa model pretrained on Japanese Wikipedia and CC-100 texts for POS-tagging and dependency-parsing (using goeswith for subwords), derived from roberta-large-japanese.

How to Use

from transformers import pipeline
nlp=pipeline("universal-dependencies","KoichiYasuoka/roberta-large-japanese-juman-ud-goeswith",trust_remote_code=True,aggregation_strategy="simple")
print(nlp("全学年にわたって小学校の国語の教科書に挿し絵が用いられている"))

fugashi is required.

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: 3835373