/ Модель

Характеристики

Контекст
128 токенов
Параметры
12,6 млн
Лицензия
CC BY-SA 4.0
Архитектура
roberta · dense
Базовая модель
roberta-small-japanese-aozora-char
Опубликована
2 мар 2022

roberta-small-japanese-char-luw-upos

Разметка токеновТекст → label3 профессии

Дообученная японская RoBERTa для присвоения словам тегов частей речи UPOS и анализа зависимостей.

240скачиваний за 30 дней1лайквеса 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

Модель KoichiYasuoka/roberta-small-japanese-char-luw-upos разработана Koichi Yasuoka на основе roberta-small-japanese-aozora-char и дообучена для разметки японского текста. Архитектура — RoBERTa с классификатором токенов; модель содержит 12,6 млн параметров и рассчитана на контекст до 128 токенов.

Модель присваивает каждому длинному слову японского текста тег части речи UPOS по стандарту Universal Dependencies. Она предназначена для автоматической POS-разметки и может использоваться в инструментарии esupar для анализа японских предложений. В карточке также заявлен разбор зависимостей.

Модель обучалась на текстах «Аозора-бунко» и связана с датасетом Universal Dependencies. Поддерживаемый язык — японский. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия — CC BY-SA 4.0.

Сценарии применения

  • разметка частей речи в японских предложениях
  • присвоение тегов UPOS японским словам
  • лингвистический анализ японского текста
  • анализ синтаксических зависимостей в японских предложениях

Ограничения

Контекст ограничен 128 токенами; модель специализирована на японском языке и разметке UPOS. В README не приведены количественные оценки качества.

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-small-japanese-char-luw-upos

Model Description

This is a RoBERTa model pre-trained on 青空文庫 texts for POS-tagging and dependency-parsing, derived from roberta-small-japanese-aozora-char. Every long-unit-word is tagged by UPOS (Universal Part-Of-Speech).

How to Use

from transformers import AutoTokenizer,AutoModelForTokenClassification,TokenClassificationPipeline
tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("KoichiYasuoka/roberta-small-japanese-char-luw-upos")
model=AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("KoichiYasuoka/roberta-small-japanese-char-luw-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("国境の長いトンネルを抜けると雪国であった。"))

or

import esupar
nlp=esupar.load("KoichiYasuoka/roberta-small-japanese-char-luw-upos")
print(nlp("国境の長いトンネルを抜けると雪国であった。"))

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
bc79c53

0 моделей