/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
137 млн
Архитектура
bert · dense
Опубликована
18 июл 2022

bert_1760_1850

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Англоязычная BERT-модель, обученная на исторических книгах 1760–1850 годов, восстанавливает замаскированные слова и помогает анализировать лексику эпохи.

73скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены18 июл 2022

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

Это англоязычная модель BERT для восстановления замаскированных слов в текстах. Она обучена командой проекта Living with Machines на корпусе исторических книг, изданных в 1760–1850 годах; корпус содержит около 1,3 миллиарда токенов. Модель насчитывает 136,7 млн параметров, использует архитектуру BERT для masked language modeling и принимает последовательности длиной до 512 токенов.

Модель подходит для подстановки пропусков и анализа исторической английской лексики в текстах соответствующего периода. Её можно применять в исследованиях истории языка и цифровой гуманитаристике, например, чтобы изучать контекстное употребление слов в книгах 1760–1850 годов. README не сообщает лицензию, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя.

Сценарии применения

  • восстановление пропущенных слов в исторических английских текстах
  • подбор контекстуально подходящих слов для книг 1760–1850 годов
  • анализ исторического употребления английской лексики
  • исследование языковых изменений в корпусе старинных книг

Ограничения

Модель обучалась на книгах 1760–1850 годов и может хуже подходить для современного английского или других жанров и периодов. Контекст ограничен 512 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

Neural Language Models for Nineteenth-Century English: bert_1760_1850

Introduction

BERT model trained on a large historical dataset of books in English, published between 1760-1850 and comprised of ~1.3 billion tokens.

License

The models are released under open license CC BY 4.0, available at https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode.

Funding Statement

This work was supported by Living with Machines (AHRC grant AH/S01179X/1) and The Alan Turing Institute (EPSRC grant EP/N510129/1).

Dataset creators

Kasra Hosseini, Kaspar Beelen and Mariona Coll Ardanuy (The Alan Turing Institute) preprocessed the text, created a database, trained and fine-tuned language models as described in the accompanying paper. Giovanni Colavizza (University of Amsterdam), David Beavan (The Alan Turing Institute) and James Hetherington (University College London) helped with planning, accessing the datasets and designing the experiments.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · fill-mask

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertForMaskedLM
Ревизия весов
8be0aec

0 моделей