/ Модель

Характеристики

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

roberta-large-korean-morph-upos

Разметка токеновТекст → label3 профессии

Модель размечает корейские морфемы тегами частей речи UPOS и предназначена также для синтаксического анализа зависимостей.

53скачиваний 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 эту модель на основе RoBERTa large, предварительно обученной на корейских текстах, и дообучил её для морфологической разметки. Модель присваивает каждому корейскому морфему тег части речи UPOS из универсального набора; карточка также указывает назначение для синтаксического анализа зависимостей. Архитектура — RoBERTa для классификации токенов, размер — 442,9 млн параметров, максимальный контекст — 514 токенов.

Модель предназначена для автоматической разметки корейского текста по морфемам, включая определение частей речи, а также для анализа синтаксических зависимостей. Её можно использовать через библиотеку esupar для обработки предложений на корейском языке. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия — CC BY-SA 4.0.

Сценарии применения

  • разметка корейского текста по частям речи
  • морфологический анализ корейских предложений
  • определение частей речи корейских морфем по UPOS
  • синтаксический анализ зависимостей в корейском тексте
  • подготовка корейских текстовых корпусов для лингвистических исследований

Ограничения

Модель рассчитана на корейский язык и не предназначена для разметки других языков. Контекст ограничен 514 токенами.

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-large-korean-morph-upos

Model Description

This is a RoBERTa model pre-trained on Korean texts for POS-tagging and dependency-parsing, derived from roberta-large-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-large-korean-morph-upos")
model=AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("KoichiYasuoka/roberta-large-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-large-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
742b352

0 моделей