/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
138 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
bert · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
6 мая 2024

bert-for-japanese-twitter

Заполнение пропусковТекст → текст

Базовая японская BERT-модель, адаптированная к лексике Twitter/X для заполнения масок и дообучения на задачах анализа японских публикаций.

118скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены9 авг 2024

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

BERT for Japanese Twitter — модель LoneWolfgang на архитектуре BERT, адаптированная для японских сообщений в Twitter/X. Она создана на основе Japanese BERT: для неё подготовили специализированный словарь WordPiece и продолжили предобучение на корпусе из 28 миллионов японских твитов, собранных с июня 2022 по апрель 2023 года. Словарь включает разговорные выражения, неологизмы, эмодзи и каомодзи; около 60% словаря совпадает со словарём Japanese BERT.

Модель предназначена как базовый чекпойнт для задач с японскими публикациями в соцсетях, включая анализ тональности и выявление клеветы. Для непосредственного применения её можно дообучать под такие задачи; задача Hugging Face для этой модели — заполнение маски. Размер — 137,8 млн параметров, контекст — до 512 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текстовые предсказания токенов.

Опубликованные веса доступны в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Специализация на японских твитах может ограничивать качество на других языках, доменах и типах текста.

Сценарии применения

  • восстановление замаскированных слов в японских твитах
  • подбор контекста для анализа тональности японских публикаций
  • дообучение классификатора эмоций по японским твитам
  • дообучение модели для выявления клеветы в японских публикациях

Ограничения

Модель адаптирована к японским твитам и может хуже работать с другими языками, доменами и жанрами текста. Для задач классификации, таких как анализ тональности или эмоций, её следует дообучить.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

BERT for Japanese Twitter

This is a base BERT model that has been adapted for Japanese Twitter.

It was adapted from Japanese BERT by preparing a specialized vocabulary and continuing pretraining on a Twitter corpus.

This model is reccomended for Japanese SNS tasks, like sentiment analysis and defamation detection.

This model has been used to finetune a series of models. The main ones are BERT for Japanese Twitter Sentiment and BERT for Japanese Twitter Emotion.

Training Data

The Twitter API was used to collect Japanese tweets from June 2022 to April 2023.

N-gram based deduplication was used to reduce spam content and improve the diversity of the training corpus. The refined training corpus was 28 million tweets.

Tokenization

The vocabulary was prepared using the WordPieceTrainer with the Twitter training corpus. It shares 60% of its vocabulary with Japanese BERT.

The vocabulary includes colloquialisms, neologisms, emoji and kaomoji expressions that are common on Twitter.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · fill-mask

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertForMaskedLM
Ревизия весов
2964ff2

0 моделей