/ Модель

Характеристики

Контекст
128 токенов
Параметры
74,3 млн
Лицензия
CC BY-SA 4.0
Архитектура
roberta · dense
Базовая модель
roberta-small-japanese-aozora
Опубликована
2 мар 2022

roberta-small-japanese-luw-upos

Разметка токеновТекст → label3 профессии

Компактная японская RoBERTa, которая размечает длинные слова универсальными частями речи UPOS.

147скачиваний за 30 дней0лайковвеса 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 компактную RoBERTa для морфологической разметки японского текста. Модель дообучена на основе KoichiYasuoka/roberta-small-japanese-aozora и использует предобучение на текстах 青空文庫. Она присваивает каждому длинному слову универсальную часть речи UPOS и предназначена для разметки последовательностей и анализа японского текста.

Модель содержит 74,3 млн параметров, работает с архитектурой RoBERTa и поддерживает контекст до 128 токенов. Её можно применять через библиотеку esupar для POS-разметки; в карточке также указана задача синтаксического анализа зависимостей для исходной модели. Лицензия — CC BY-SA 4.0. Ограниченный размер контекста и специализация на японском языке сужают область применения.

Сценарии применения

  • разметка частей речи в японском тексте
  • морфологический анализ японских предложений
  • подготовка японского текста для лингвистического анализа

Ограничения

Контекст ограничен 128 токенами, а модель специализирована на японском языке и разметке частей речи.

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-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. 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-luw-upos")
model=AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("KoichiYasuoka/roberta-small-japanese-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-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
4fb3fb8

0 моделей