/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
129 млн
Лицензия
GPL 3.0
Архитектура
bert · dense
Опубликована
24 сен 2022

bert-base-chinese-qa

Ответы на вопросыТекст → текст4 профессии

Модель BERT для извлечения ответов на вопросы из текстов на традиционном китайском языке.

66скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены24 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

CKIP BERT Base Chinese QA — модель на базе BERT, опубликованная проектом CKIP Lab. Она предназначена для извлечения ответов на вопросы из китайского текста; модель относится к семейству BERT и содержит 129,5 млн параметров. Карточка проекта описывает набор моделей и инструментов для традиционного китайского языка, а метаданные указывают длину контекста 512 токенов и формат PyTorch.

Модель подходит для систем поиска ответа в китайских текстах и вопросов-ответов по документам. Для токенизации README рекомендует BertTokenizerFast. Модель распространяется по лицензии GPL-3.0. Данных о специальных ограничениях качества или тестировании в карточке нет.

Сценарии применения

  • извлечение ответа из китайской статьи по заданному вопросу
  • поиск ответа на вопрос в китайском документе
  • создание системы вопросов и ответов на китайском языке

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами; для токенизации README рекомендует BertTokenizerFast. Подтверждённых сведений о качестве на конкретных наборах данных нет.

Для каких профессий подходит4

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-qa')

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 · question-answering

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertForQuestionAnswering
Ревизия весов
77b8582

0 моделей