/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
12,8 млн
Лицензия
GPL 3.0
Архитектура
albert · dense
Опубликована
2 мар 2022

albert-tiny-chinese-ws

Разметка токеновТекст → label3 профессии

Компактная модель CKIP на базе ALBERT для сегментации традиционного китайского текста на слова.

4 009скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены10 мая 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

CKIP ALBERT Tiny Chinese WS — компактная модель классификации токенов на базе ALBERT, опубликованная Mu Yang из CKIP. Она предназначена для сегментации традиционного китайского текста на слова; проект CKIP также предоставляет модели для разметки частей речи и распознавания именованных сущностей, но карточка этой модели подтверждает задачу классификации токенов.

Модель содержит 12,8 млн параметров, использует архитектуру AlbertForTokenClassification и принимает текст с контекстом до 512 токенов. Для токенизации README рекомендует BertTokenizerFast вместо AutoTokenizer. Указанная лицензия — GPL-3.0.

Сценарии применения

  • сегментация традиционного китайского текста на слова
  • подготовка китайского текста для последующего NLP-анализа
  • токенная разметка традиционного китайского текста

Ограничения

README рекомендует использовать BertTokenizerFast вместо AutoTokenizer. Подтверждена поддержка традиционного китайского; иных языков карточка не заявляет.

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

CKIP ALBERT Tiny Chinese

This project provides traditional Chinese transformers models (including ALBERT, BERT, GPT2) and NLP tools (including word segmentation, part-of-speech tagging, named entity recognition).

這個專案提供了繁體中文的 transformers 模型(包含 ALBERT、BERT、GPT2)及自然語言處理工具(包含斷詞、詞性標記、實體辨識)。

Homepage

Contributers

Usage

Please use BertTokenizerFast as tokenizer instead of AutoTokenizer.

請使用 BertTokenizerFast 而非 AutoTokenizer。

from transformers import (
  BertTokenizerFast,
  AutoModel,
)

tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = AutoModel.from_pretrained('ckiplab/albert-tiny-chinese-ws')

For full usage and more information, please refer to https://github.com/ckiplab/ckip-transformers.

有關完整使用方法及其他資訊,請參見 https://github.com/ckiplab/ckip-transformers 。

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · token-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
AlbertForTokenClassification
Ревизия весов
097a391

0 моделей