/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
267 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mbart · dense
Опубликована
26 фев 2023

vietnamese-correction

Языковая модель3 профессии

Дообученная mBART-модель исправляет ошибки во вьетнамском тексте.

2 059скачиваний за 30 дней15лайковвеса обновлены17 апр 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

Модель bmd1905/vietnamese-correction — дообученная автором карточки версия vinai/bartpho-syllable для исправления ошибок во вьетнамском тексте. Она использует архитектуру mBART и предназначена для преобразования текста с ошибками в исправленный вариант; в README показан запуск через pipeline text2text-generation в Transformers. Модель содержит около 266,9 млн параметров и имеет контекстное окно 1024 токена.

Модель принимает текст и выдаёт исправленный текст. Карточка связывает её с датасетом VNTC, адаптированным автором для задачи коррекции, и указывает лицензию Apache-2.0. Доступность кода и пользовательского датасета отмечена в карточке, но подробности методики, качество на независимых тестах и перечень видов ошибок не приведены.

Сценарии применения

  • исправление орфографических ошибок во вьетнамском тексте
  • коррекция опечаток во вьетнамских сообщениях
  • постобработка пользовательского текста на вьетнамском языке

Ограничения

Карточка не приводит количественных оценок качества и не уточняет, какие типы ошибок модель исправляет лучше всего. Контекст ограничен 1024 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

bartpho-syllable-finetuned-vietnamese_correction

This model is a fine-tuned version of vinai/bartpho-syllable. The original dataset is avaiable at @duyvuleo/VNTC, I customized it for error correction task, you can find my final dataset at Huggingface Datasets. All source code are avaible at my Github repo.

Usage

from transformers import pipeline

corrector = pipeline("text2text-generation", model="bmd1905/vietnamese-correction")
# Example
MAX_LENGTH = 512

# Define the text samples
texts = [
    "côn viec kin doanh thì rất kho khan nên toi quyết dinh chuyển sang nghề khac  ",
    "toi dang là sinh diên nam hai ở truong đạ hoc khoa jọc tự nhiên , trogn năm ke tiep toi sẽ chọn chuyen nganh về trí tue nhana tạo",
    "Tôi  đang học AI ở trun tam AI viet nam  ",
    "Nhưng sức huỷ divt của cơn bão mitch vẫn chưa thấm vào đâu lsovớithảm hoạ tại Bangladesh ăm 1970 ",
    "Lần này anh Phươngqyết xếp hàng mua bằng được 1 chiếc",
    "một số chuyen gia tài chính ngâSn hànG của Việt Nam cũng chung quan điểmnày",
    "Cac so liệu cho thay ngươi dân viet nam đang sống trong 1 cuôc sóng không duojc nhu mong đọi",
    "Nefn kinh té thé giới đang đúng trươc nguyen co của mọt cuoc suy thoai",
    "Khong phai tất ca nhưng gi chung ta thấy dideu là sụ that",
    "chinh phủ luôn cố găng het suc để naggna cao chat luong nền giáo duc =cua nuoc nhà",
    "nèn kinh te thé giới đang đứng trươc nguy co của mọt cuoc suy thoai",
    "kinh tế viet nam dang dứng truoc 1 thoi ky đổi mơi chưa tung có tienf lệ trong lịch sử"
]

# Batch prediction
predictions = corrector(texts, max_length=MAX_LENGTH)

# Print predictions
for text, pred in zip(texts, predictions):
    print("- " + pred['generated_text'])
Output:
- Công việc kinh doanh thì rất khó khăn nên tôi quyết định chuyển sang nghề khác.
- Tôi đang là sinh viên hai ở trường đại học khoa học tự nhiên, trong năm kế tiếp, tôi sẽ chọn chuyên ngành về trí tuệ nhân tạo.
- Tôi đang học AI ở trung tâm AI Việt Nam.
- Nhưng sức huỷ diệt của cơn bão mitch vẫn chưa thấm vào đâu so với thảm hoạ tại Bangladesh năm 1970 .
- Lần này anh Phương quyết xếp hàng mua bằng được 1 chiếc.
- Một số chuyên gia tài chính ngân hàng của Việt Nam cũng chung quan điểm này.
- Các số liệu cho thấy ngươi dân Việt Nam đang sống trong 1 cuôc sóng không được nhu mong đọc.
- Niên kinh té thé giới đang đúng trương, nguyên cơ của một cuộc suy thoái.
- Không phai tất ca, nhưng giờ chúng ta thấy điều là sự thật.
- Chính phủ luôn cố găng hết sức để nâng cao chất lượng nền giáo dục của nước nhà.
- Nền kinh tế thế giới đang đứng trước nguy cơ của một cuộc suy thoái.
- Kinh tế Việt Nam đang đứng trước 1 thời kỳ đổi mới, chưa từng có tiền lệ trong lịch sử.

You can play around with my code at Colab notebook.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

У модели не указана задача.

Класс архитектуры
MBartForConditionalGeneration
Ревизия весов
aef5173

0 моделей