/ Модель

Характеристики

Контекст
4 098 токенов
Параметры
153 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
roberta · dense
Опубликована
10 ноя 2022

legal-longformer-base-4096-spanish

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Испанская Longformer-модель Narrativa для заполнения масок и обработки длинных юридических текстов до 4 098 токенов.

193скачиваний за 30 дней12лайковвеса обновлены13 ноя 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

Narrativa разработала испаноязычную модель для юридических текстов на архитектуре Longformer и RoBERTa. Это модель с 153,2 млн параметров, дообученная на задаче masked language modeling на корпусах испанского юридического домена и основанная на чекпойнте RoBERTalex. Она принимает последовательности длиной до 4 098 токенов и использует локальное скользящее внимание вместе с настраиваемым глобальным вниманием.

Модель предназначена для заполнения маскированных токенов и получения представлений длинных испанских юридических документов; она может служить основой для адаптации к прикладным задачам обработки юридического текста. Доступна в формате PyTorch по лицензии MIT. В README отмечено, что модель может содержать смещения и нежелательные искажения; при использовании производных систем ответственность за снижение рисков и соблюдение применимых норм лежит на пользователе.

Сценарии применения

  • восстановление пропущенных слов в испанских юридических документах
  • получение языковых представлений длинных испанских правовых текстов
  • адаптация к задачам анализа испанских юридических документов

Ограничения

Модель может содержать смещения и нежелательные искажения; README возлагает на пользователей производных систем ответственность за снижение рисков и соблюдение применимых норм.

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

Legal ⚖️ longformer-base-4096-spanish

legal-longformer-base-4096 is a BERT-like model started from the RoBERTa checkpoint (RoBERTalex in this case) and pre-trained for MLM on long documents from the Spanish Legal Domain Corpora. It supports sequences of length up to 4,096!

Longformer uses a combination of a sliding window (local) attention and global attention. Global attention is user-configured based on the task to allow the model to learn task-specific representations.

This model was made following the research done by Iz Beltagy and Matthew E. Peters and Arman Cohan.

Model (base checkpoint)

RoBERTalex There are few models trained for the Spanish language. Some of the models have been trained with a low resource, unclean corpora. The ones derived from the Spanish National Plan for Language Technologies are proficient in solving several tasks and have been trained using large-scale clean corpora. However, the Spanish Legal domain language could be thought of as an independent language on its own. We, therefore, created a Spanish Legal model from scratch trained exclusively on legal corpora.

Dataset

Spanish Legal Domain Corpora A collection of corpora of Spanish legal domain.

More legal domain resources: https://github.com/PlanTL-GOB-ES/lm-legal-es

Citation

If you want to cite this model you can use this:

@misc{narrativa2022legal-longformer-base-4096-spanish,
  title={Legal Spanish LongFormer by Narrativa},
  author={Romero, Manuel},
  publisher={Hugging Face},
  journal={Hugging Face Hub},
  howpublished={\url{https://huggingface.co/Narrativa/legal-longformer-base-4096-spanish}},
  year={2022}
}

Disclaimer

The models published in this repository are intended for a generalist purpose and are available to third parties. These models may have bias and/or any other undesirable distortions.

When third parties, deploy or provide systems and/or services to other parties using any of these models (or using systems based on these models) or become users of the models, they should note that it is their responsibility to mitigate the risks arising from their use and, in any event, to comply with applicable regulations, including regulations regarding the use of artificial intelligence.

About Narrativa: Natural Language Generation (NLG) | Gabriele, our machine learning-based platform, builds and deploys natural language solutions. #NLG #AI

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
RobertaLongForMaskedLM
Ревизия весов
0c4fb7a

0 моделей