/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
129 млн
Лицензия
GPL 3.0
Архитектура
bert · dense
Опубликована
2 мар 2022

bert-base-chinese-pos

Разметка токеновТекст → label3 профессии

Модель BERT для разметки частей речи и классификации токенов в текстах на традиционном китайском языке.

13 777скачиваний за 30 дней17лайковвеса 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

ckiplab/bert-base-chinese-pos — модель на базе BERT для разметки частей речи в текстах на традиционном китайском языке. Проект CKIP предоставляет модели Transformer и инструменты NLP; автор и сопровождающий этой модели — Mu Yang из CKIP.

Модель решает задачу token-classification: присваивает метку каждому токену, в частности может использоваться для определения частей речи. Она содержит 129,5 млн параметров, поддерживает контекст до 512 токенов и доступна в форматах PyTorch и Flax. Для токенизации README рекомендует BertTokenizerFast вместо AutoTokenizer.

Модель предназначена для анализа китайского текста, например разметки частей речи перед последующей обработкой. В карточке указана лицензия GPL-3.0.

Сценарии применения

  • разметка частей речи в китайском тексте
  • анализ последовательностей токенов на китайском
  • подготовка китайских текстов для лингвистического анализа

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами. README рекомендует использовать BertTokenizerFast вместо AutoTokenizer.

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 BERT Base 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/bert-base-chinese-pos')

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
BertForTokenClassification
Ревизия весов
c3f1736

0 моделей