/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
136 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
bert · dense

sikubert

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

BERT-модель, предварительно обученная на корпусе «Сыку цюаньшу» для заполнения пропусков и анализа древнекитайских текстов.

2 735скачиваний за 30 дней16лайковвеса обновлены13 сен 2021

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

SIKU-BERT — языковая модель на архитектуре BERT, разработанная исследователями Нанкинского сельскохозяйственного университета для автоматической обработки древнекитайских текстов. Модель предварительно обучена на проверенном полнотекстовом корпусе «Сыку цюаньшу» и предназначена для задач цифровой гуманитаристики и интеллектуального анализа классических китайских текстов.

В репозитории представлена модель для заполнения пропусков в тексте (fill-mask) с 136,1 млн параметров и контекстом до 512 токенов. Она принимает текст и предсказывает замаскированные токены; карточка также упоминает семейство SikuRoBERTa, но метаданные этого репозитория описывают архитектуру BERT. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • восстановление пропущенных слов в древнекитайских текстах
  • подбор кандидатов для реконструкции повреждённых фрагментов классического китайского текста
  • маскированное языковое моделирование на корпусе «Сыку цюаньшу»

Ограничения

Модель ориентирована на древнекитайские тексты и обучена на корпусе «Сыку цюаньшу», поэтому её пригодность для современного китайского и других языков не установлена. 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

SikuBERT

Model description

SikuBERT Digital humanities research needs the support of large-scale corpus and high-performance ancient Chinese natural language processing tools. The pre-training language model has greatly improved the accuracy of text mining in English and modern Chinese texts. At present, there is an urgent need for a pre-training model specifically for the automatic processing of ancient texts. We used the verified high-quality “Siku Quanshu” full-text corpus as the training set, based on the BERT deep language model architecture, we constructed the SikuBERT and SikuRoBERTa pre-training language models for intelligent processing tasks of ancient Chinese.

How to use

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("SIKU-BERT/sikubert")
model = AutoModel.from_pretrained("SIKU-BERT/sikubert")

About Us

We are from Nanjing Agricultural University.

Created with by SIKU-BERT Github icon

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
fc656de

0 моделей