/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
12,8 млн
Лицензия
GPL 3.0
Архитектура
bert · dense
Опубликована
10 мая 2022

bert-tiny-chinese-ner

Разметка токеновТекст → label5 профессий

Компактная BERT-модель CKIP для распознавания именованных сущностей в традиционном китайском тексте.

288скачиваний за 30 дней5лайковвеса 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-tiny-chinese-ner — компактная модель семейства BERT от CKIP для распознавания именованных сущностей в традиционном китайском тексте. Она относится к архитектуре BertForTokenClassification, содержит 12,8 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Для токенизации автор рекомендует BertTokenizerFast.

Модель предназначена для извлечения сущностей из китайского текста; это часть проекта CKIP с инструментами для сегментации слов, разметки частей речи и распознавания сущностей. В метаданных указана поддержка китайского языка и формат PyTorch. Лицензия — GPL-3.0.

Сценарии применения

  • извлечение именованных сущностей из китайских документов
  • разметка сущностей в традиционном китайском тексте
  • автоматическая обработка китайских текстовых корпусов

Ограничения

README рекомендует использовать BertTokenizerFast вместо AutoTokenizer. По предоставленным данным не описаны набор меток и качество модели.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

CKIP BERT 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/bert-tiny-chinese-ner')

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
a18df36

0 моделей