/ Модель

Характеристики

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

bert-base-chinese-ws

Разметка токеновТекст → label3 профессии

Модель CKIP на базе BERT размечает токены для сегментации текста на традиционном китайском языке.

53 972скачиваний за 30 дней19лайковвеса 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 Lab разработала модель на базе BERT для сегментации слов на традиционном китайском языке. Она размечает входной текст по токенам и предназначена для применения в NLP-конвейерах, где требуется разделить китайскую строку на слова перед дальнейшим анализом. В репозитории представлены веса PyTorch и Flax; для токенизации автор рекомендует BertTokenizerFast. Модель содержит около 129,5 млн параметров и поддерживает контекст до 512 токенов.

Модель рассчитана на сегментацию текста на традиционном китайском языке. README проекта также упоминает инструменты CKIP для разметки частей речи и распознавания именованных сущностей, но эти задачи не заявлены как возможности именно данного чекпойнта. Лицензия модели — GPL-3.0.

Сценарии применения

  • разделение традиционного китайского текста на слова
  • подготовка китайского текста к морфологическому анализу
  • предобработка документов перед поиском
  • сегментация китайских строк в NLP-конвейере

Ограничения

Модель предназначена для традиционного китайского языка и имеет контекстное окно до 512 токенов. Для токенизации README рекомендует BertTokenizerFast.

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-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
BertForTokenClassification
Ревизия весов
60c22ce

0 моделей