RoBERTa-модель для разметки частей речи в тексте на эсперанто, доступная для запуска через Transformers.js.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Xenova/EsperBERTo-small-pos — модель семейства RoBERTa для разметки частей речи в последовательностях текста. Репозиторий содержит дубликат модели EsperBERTo-small-pos и рассчитан на использование с Transformers.js; размер модели составляет 96,6 млн параметров, длина контекста — 514 токенов. По языковому тегу eo модель предназначена для эсперанто.
Модель принимает текст и присваивает метки токенам, что подходит для автоматической разметки частей речи в предложениях на эсперанто. В репозитории доступны форматы PyTorch, Flax, ONNX и safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Модель предназначена для эсперанто и ограничена контекстом до 514 токенов. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Duplicate of https://huggingface.co/julien-c/EsperBERTo-small-pos
If you haven't already, you can install the Transformers.js JavaScript library from NPM using:
npm i @huggingface/transformers
Example: Perform part-of-speech tagging.
import { pipeline } from '@huggingface/transformers';
const classifier = await pipeline('token-classification', 'Xenova/EsperBERTo-small-pos');
const output = await classifier('Mi estas viro kej estas tago varma.');
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers.js
Модель выложена для браузера (ONNX / transformers.js).