/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
140 млн
Архитектура
electra · dense
Опубликована
7 сен 2022

koelectra-polite-v1

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Корейская модель классификации текста на базе KoELECTRA для определения вежливости высказываний.

212 тыс.скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 сен 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

circulus/koelectra-polite-v1 — корейская модель классификации текста от circulus, созданная на базе KoELECTRA-Base-v3 от monologg. По названию репозитория она предназначена для классификации вежливости корейских высказываний; модель использует архитектуру ELECTRA для классификации последовательностей, содержит около 140,1 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов.

Модель подходит для определения уровня вежливости в корейском тексте. KoELECTRA разработана для корейского языка, а её базовая архитектура включает 12 слоёв, скрытый размер 768 и 12 голов внимания. В карточке модели не обнаружены сведения о метках классов и результатах оценки качества, поэтому конкретную схему классификации и точность нельзя подтвердить.

Репозиторий использует формат PyTorch. Лицензия этой производной модели в доступных источниках не подтверждена; лицензия базовой KoELECTRA — Apache-2.0, но её условия нельзя автоматически приписать этому чекпойнту.

Сценарии применения

  • оценка вежливости корейских сообщений
  • классификация корейских реплик по уровню вежливости
  • фильтрация пользовательского текста по признаку вежливого тона

Ограничения

Доступные сведения не описывают набор меток и метрики качества, поэтому надёжность конкретных решений и границы классов не подтверждены.

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

Автор не опубликовал карточку модели.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
ElectraForSequenceClassification
Ревизия весов
46a101d

0 моделей