/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
128 токенов
Параметры
17,9 млн
Лицензия
CC BY-SA 4.0
Архитектура
roberta · dense
Базовая модель
roberta-small-belarusian
Опубликована
17 мар 2022

Ссылки

Hugging Face

roberta-small-belarusian-upos

KoichiYasuoka
Разметка токеновТекст → label3 профессии

Небольшая белорусская RoBERTa для присвоения словам частей речи и грамматических признаков, а также анализа зависимостей.

22скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены22 янв 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 небольшую модель RoBERTa для разметки белорусского текста. Она дообучена на Universal Dependencies Belarusian и присваивает каждому слову метку UPOS и грамматические признаки FEATS; также предназначена для задач синтаксического разбора зависимостей. Модель построена на KoichiYasuoka/roberta-small-belarusian, содержит 17,9 млн параметров и принимает контекст длиной до 128 токенов.

Модель подходит для морфологической разметки и анализа синтаксической структуры белорусских текстов в NLP-конвейерах. Она распространяется под лицензией CC BY-SA 4.0. Ограничение контекста в 128 токенов требует обрабатывать длинные тексты по частям; качество для языков, отличных от белорусского, не подтверждено.

Сценарии применения

  • разметка частей речи в белорусских текстах
  • присвоение грамматических признаков словам
  • подготовка белорусского текста к синтаксическому разбору
  • аннотирование корпусов по схеме Universal Dependencies

Ограничения

Контекст ограничен 128 токенами, поэтому длинные тексты нужно обрабатывать по частям. Данные о качестве для языков, кроме белорусского, не приведены.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельII.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-small-belarusian-upos

Model Description

This is a RoBERTa model pre-trained with UD_Belarusian for POS-tagging and dependency-parsing, derived from roberta-small-belarusian. Every word is tagged by UPOS (Universal Part-Of-Speech) and FEATS.

How to Use

from transformers import AutoTokenizer,AutoModelForTokenClassification
tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("KoichiYasuoka/roberta-small-belarusian-upos")
model=AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("KoichiYasuoka/roberta-small-belarusian-upos")

or

import esupar
nlp=esupar.load("KoichiYasuoka/roberta-small-belarusian-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
8f861cc

0 моделей

    Создать бенчмарк