/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
212 млн
Лицензия
CC BY 4.0
Архитектура
bert · dense
Опубликована
10 янв 2024

dictabert-joint

ЭмбеддингиТекст → embedding3 профессии

Модель Dicta на базе BERT совместно анализирует морфологию, синтаксис и именованные сущности в текстах на иврите.

15 614скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены30 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

DictaBERT Joint — дообученная модель Dicta для совместного морфологического и синтаксического анализа современного иврита. Она основана на архитектуре BERT и содержит 211,6 млн параметров; модель принимает текст с контекстом до 512 токенов и выполняет сегментацию префиксов, морфологическую дизамбигуацию, лемматизацию, синтаксический разбор зависимостей и распознавание именованных сущностей. Результаты можно получить в JSON или в форматах Universal Dependencies, включая вариант IAHLT.

Модель предназначена для лингвистического анализа предложений на иврите и построения структурированных аннотаций для языковых ресурсов и приложений. Отдельные выходные компоненты можно отключать при инициализации. Репозиторий распространяется в форматах PyTorch и Safetensors по лицензии CC BY 4.0. README указывает на необходимость `trust_remote_code=True` при загрузке через Transformers.

Сценарии применения

  • сегментация префиксов в словах на иврите
  • морфологический разбор иврита
  • лемматизация текстов на иврите
  • построение дерева синтаксических зависимостей
  • распознавание именованных сущностей на иврите
  • экспорт лингвистической разметки в Universal Dependencies

Ограничения

Модель рассчитана на современный иврит и ограничена контекстом до 512 токенов. Для загрузки через Transformers README указывает `trust_remote_code=True`.

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

DictaBERT: A State-of-the-Art BERT Suite for Modern Hebrew

State-of-the-art language model for Hebrew, released here.

This is the fine-tuned model for the joint parsing of the following tasks:

  • Prefix Segmentation
  • Morphological Disabmgiuation
  • Lexicographical Analysis (Lemmatization)
  • Syntactical Parsing (Dependency-Tree)
  • Named-Entity Recognition

A live demo of the model with instant visualization of the syntax tree can be found here.

For a faster model, you can use the equivalent bert-tiny model for this task here.

For the bert-base models for other tasks, see here.


The model currently supports 3 types of output:

  1. JSON: The model returns a JSON object for each sentence in the input, where for each sentence we have the sentence text, the NER entities, and the list of tokens. For each token we include the output from each of the tasks.

    model.predict(..., output_style='json')
    
  2. UD: The model returns the full UD output for each sentence, according to the style of the Hebrew UD Treebank.

    model.predict(..., output_style='ud')
    
  3. UD, in the style of IAHLT: This model returns the full UD output, with slight modifications to match the style of IAHLT. This differences are mostly granularity of some dependency relations, how the suffix of a word is broken up, and implicit definite articles. The actual tagging behavior doesn't change.

    model.predict(..., output_style='iahlt_ud')
    

If you only need the output for one of the tasks, you can tell the model to not initialize some of the heads, for example:

model = AutoModel.from_pretrained('dicta-il/dictabert-joint', trust_remote_code=True, do_lex=False)

The list of options are: do_lex, do_syntax, do_ner, do_prefix, do_morph.


Sample usage:

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('dicta-il/dictabert-joint')
model = AutoModel.from_pretrained('dicta-il/dictabert-joint', trust_remote_code=True)

model.eval()

sentence = 'בשנת 1948 השלים אפרים קישון את לימודיו בפיסול מתכת ובתולדות האמנות והחל לפרסם מאמרים הומוריסטיים'
print(model.predict([sentence], tokenizer, output_style='json')) # see below for other return formats

Output:

[
  {
    "text": "בשנת 1948 השלים אפרים קישון את לימודיו בפיסול מתכת ובתולדות האמנות והחל לפרסם מאמרים הומוריסטיים",
    "tokens": [
      {
        "token": "בשנת",
        "syntax": {
          "word": "בשנת",
          "dep_head_idx": 2,
          "dep_func": "obl",
          "dep_head": "השלים"
        },
        "seg": [
          "ב",
          "שנת"
        ],
        "lex": "שנה",
        "morph": {
          "token": "בשנת",
          "pos": "NOUN",
          "feats": {
            "Gender": "Fem",
            "Number": "Sing"
          },
          "prefixes": [
            "ADP"
          ],
          "suffix": false
        }
      },
      {
        "token": "1948",
        "syntax": {
          "word": "1948",
          "dep_head_idx": 0,
          "dep_func": "compound",
          "dep_head": "בשנת"
        },
        "seg": [
          "1948"
        ],
        "lex": "1948",
        "morph": {
          "token": "1948",
          "pos": "NUM",
          "feats": {},
          "prefixes": [],
          "suffix": false
        }
      },
      {
        "token": "השלים",
        "syntax": {
          "word": "השלים",
          "dep_head_idx": -1,
          "dep_func": "root",
          "dep_head": "הומוריסטיים"
        },
        "seg": [
          "השלים"
        ],
        "lex": "השלים",
        "morph": {
          "token": "השלים",
          "pos": "VERB",
          "feats": {
            "Gender": "Masc",
            "Number": "Sing",
            "Person": "3",
            "Tense": "Past"
          },
          "prefixes": [],
          "suffix": false
        }
      },
      {
        "token": "אפרים",
        "syntax": {
          "word": "אפרים",
          "dep_head_idx": 2,
          "dep_func": "nsubj",
          "dep_head": "השלים"
        },
        "seg": [
          "אפרים"
        ],
        "lex": "אפרים",
        "morph": {
          "token": "אפרים",
          "pos": "PROPN",
          "feats": {},
          "prefixes": [],
          "suffix": false
        }
      },
      {
        "token": "קישון",
        "syntax": {
          "word": "קישון",
          "dep_head_idx": 3,
          "dep_func": "flat",
          "dep_head": "אפרים"
        },
        "seg": [
          "קישון"
        ],
        "lex": "קישון",
        "morph": {
          "token": "קישון",
          "pos": "PROPN",
          "feats": {},
          "prefixes": [],
          "suffix": false
        }
      },
      {
        "token": "את",
        "syntax": {
          "word": "את",
          "dep_head_idx": 6,
          "dep_func": "case",
          "dep_head": "לימודיו"
        },
        "seg": [
          "את"
        ],
        "lex": "את",
        "morph": {
          "token": "את",
          "pos": "ADP",
          "feats": {},
          "prefixes": [],
          "suffix": false
        }
      },
      {
        "token": "לימודיו",
        "syntax": {
          "word": "לימודיו",
          "dep_head_idx": 2,
          "dep_func": "obj",
          "dep_head": "השלים"
        },
        "seg": [
          "לימודיו"
        ],
        "lex": "לימוד",
        "morph": {
          "token": "לימודיו",
          "pos": "NOUN",
          "feats": {
            "Gender": "Masc",
            "Number": "Plur"
          },
          "prefixes": [],
          "suffix": "PRON",
          "suffix_feats": {
            "Gender": "Masc",
            "Number": "Sing",
            "Person": "3"
          }
        }
      },
      {
        "token": "בפיסול",
        "syntax": {
          "word": "בפיסול",
          "dep_head_idx": 6,
          "dep_func": "nmod",
          "dep_head": "לימודיו"
        },
        "seg": [
          "ב",
          "פיסול"
        ],
        "lex": "פיסול",
        "morph": {
          "token": "בפיסול",
          "pos": "NOUN",
          "feats": {
            "Gender": "Masc",
            "Number": "Sing"
          },
          "prefixes": [
            "ADP"
          ],
          "suffix": false
        }
      },
      {
        "token": "מתכת",
        "syntax": {
          "word": "מתכת",
          "dep_head_idx": 7,
          "dep_func": "compound",
          "dep_head": "בפיסול"
        },
        "seg": [
          "מתכת"
        ],
        "lex": "מתכת",
        "morph": {
          "token": "מתכת",
          "pos": "NOUN",
          "feats": {
            "Gender": "Fem",
            "Number": "Sing"
          },
          "prefixes": [],
          "suffix": false
        }
      },
      {
        "token": "ובתולדות",
        "syntax": {
          "word": "ובתולדות",
          "dep_head_idx": 7,
          "dep_func": "conj",
          "dep_head": "בפיסול"
        },
        "seg": [
          "וב",
          "תולדות"
        ],
        "lex": "תולדה",
        "morph": {
          "token": "ובתולדות",
          "pos": "NOUN",
          "feats": {
            "Gender": "Fem",
            "Number": "Plur"
          },
          "prefixes": [
            "CCONJ",
            "ADP"
          ],
          "suffix": false
        }
      },
      {
        "token": "האמנות",
        "syntax": {
          "word": "האמנות",
          "dep_head_idx": 9,
          "dep_func": "compound",
          "dep_head": "ובתולדות"
        },
        "seg": [
          "ה",
          "אמנות"
        ],
        "lex": "אומנות",
        "morph": {
          "token": "האמנות",
          "pos": "NOUN",
          "feats": {
            "Gender": "Fem",
            "Number": "Sing"
          },
          "prefixes": [
            "DET"
          ],
          "suffix": false
        }
      },
      {
        "token": "והחל",
        "syntax": {
          "word": "והחל",
          "dep_head_idx": 2,
          "dep_func": "conj",
          "dep_head": "השלים"
        },
        "seg": [
          "ו",
          "החל"
        ],
        "lex": "החל",
        "morph": {
          "token": "והחל",
          "pos": "VERB",
          "feats": {
            "Gender": "Masc",
            "Number": "Sing",
            "Person": "3",
            "Tense": "Past"
          },
          "prefixes": [
            "CCONJ"
          ],
          "suffix": false
        }
      },
      {
        "token": "לפרסם",
        "syntax": {
          "word": "לפרסם",
          "dep_head_idx": 11,
          "dep_func": "xcomp",
          "dep_head": "והחל"
        },
        "seg": [
          "לפרסם"
        ],
        "lex": "פרסם",
        "morph": {
          "token": "לפרסם",
          "pos": "VERB",
          "feats": {},
          "prefixes": [],
          "suffix": false
        }
      },
      {
        "token": "מאמרים",
        "syntax": {
          "word": "מאמרים",
          "dep_head_idx": 12,
          "dep_func": "obj",
          "dep_head": "לפרסם"
        },
        "seg": [
          "מאמרים"
        ],
        "lex": "מאמר",
        "morph": {
          "token": "מאמרים",
          "pos": "NOUN",
          "feats": {
            "Gender": "Masc",
            "Number": "Plur"
          },
          "prefixes": [],
          "suffix": false
        }
      },
      {
        "token": "הומוריסטיים",
        "syntax": {
          "word": "הומוריסטיים",
          "dep_head_idx": 13,
          "dep_func": "amod",
          "dep_head": "מאמרים"
        },
        "seg": [
          "הומוריסטיים"
        ],
        "lex": "הומוריסטי",
        "morph": {
          "token": "הומוריסטיים",
          "pos": "ADJ",
          "feats": {
            "Gender": "Masc",
            "Number": "Plur"
          },
          "prefixes": [],
          "suffix": false
        }
      }
    ],
    "root_idx": 2,
    "ner_entities": [
      {
        "phrase": "1948",
        "label": "TIMEX"
      },
      {
        "phrase": "אפרים קישון",
        "label": "PER"
      }
    ]
  }
]

You can also choose to get your response in UD format:

sentence = 'בשנת 1948 השלים אפרים קישון את לימודיו בפיסול מתכת ובתולדות האמנות והחל לפרסם מאמרים הומוריסטיים'
print(model.predict([sentence], tokenizer, output_style='ud')) 

Results:

[
  [
    "# sent_id = 1",
    "# text = בשנת 1948 השלים אפרים קישון את לימודיו בפיסול מתכת ובתולדות האמנות והחל לפרסם מאמרים הומוריסטיים",
    "1-2\tבשנת\t_\t_\t_\t_\t_\t_\t_\t_",
    "1\tב\tב\tADP\tADP\t_\t2\tcase\t_\t_",
    "2\tשנת\tשנה\tNOUN\tNOUN\tGender=Fem|Number=Sing\t4\tobl\t_\t_",
    "3\t1948\t1948\tNUM\tNUM\t\t2\tcompound:smixut\t_\t_",
    "4\tהשלים\tהשלים\tVERB\tVERB\tGender=Masc|Number=Sing|Person=3|Tense=Past\t0\troot\t_\t_",
    "5\tאפרים\tאפרים\tPROPN\tPROPN\t\t4\tnsubj\t_\t_",
    "6\tקישון\tקישון\tPROPN\tPROPN\t\t5\tflat\t_\t_",
    "7\tאת\tאת\tADP\tADP\t\t8\tcase:acc\t_\t_",
    "8-10\tלימודיו\t_\t_\t_\t_\t_\t_\t_\t_",
    "8\tלימוד_\tלימוד\tNOUN\tNOUN\tGender=Masc|Number=Plur\t4\tobj\t_\t_",
    "9\t_של_\tשל\tADP\tADP\t_\t10\tcase\t_\t_",
    "10\t_הוא\tהוא\tPRON\tPRON\tGender=Masc|Number=Sing|Person=3\t8\tnmod:poss\t_\t_",
    "11-12\tבפיסול\t_\t_\t_\t_\t_\t_\t_\t_",
    "11\tב\tב\tADP\tADP\t_\t12\tcase\t_\t_",
    "12\tפיסול\tפיסול\tNOUN\tNOUN\tGender=Masc|Number=Sing\t8\tnmod\t_\t_",
    "13\tמתכת\tמתכת\tNOUN\tNOUN\tGender=Fem|Number=Sing\t12\tcompound:smixut\t_\t_",
    "14-16\tובתולדות\t_\t_\t_\t_\t_\t_\t_\t_",
    "14\tו\tו\tCCONJ\tCCONJ\t_\t16\tcc\t_\t_",
    "15\tב\tב\tADP\tADP\t_\t16\tcase\t_\t_",
    "16\tתולדות\tתולדה\tNOUN\tNOUN\tGender=Fem|Number=Plur\t12\tconj\t_\t_",
    "17-18\tהאמנות\t_\t_\t_\t_\t_\t_\t_\t_",
    "17\tה\tה\tDET\tDET\t_\t18\tdet\t_\t_",
    "18\tאמנות\tאומנות\tNOUN\tNOUN\tGender=Fem|Number=Sing\t16\tcompound:smixut\t_\t_",
    "19-20\tוהחל\t_\t_\t_\t_\t_\t_\t_\t_",
    "19\tו\tו\tCCONJ\tCCONJ\t_\t20\tcc\t_\t_",
    "20\tהחל\tהחל\tVERB\tVERB\tGender=Masc|Number=Sing|Person=3|Tense=Past\t4\tconj\t_\t_",
    "21\tלפרסם\tפרסם\tVERB\tVERB\t\t20\txcomp\t_\t_",
    "22\tמאמרים\tמאמר\tNOUN\tNOUN\tGender=Masc|Number=Plur\t21\tobj\t_\t_",
    "23\tהומוריסטיים\tהומוריסטי\tADJ\tADJ\tGender=Masc|Number=Plur\t22\tamod\t_\t_"
  ]
]

Citation

If you use DictaBERT-joint in your research, please cite MRL Parsing without Tears: The Case of Hebrew

BibTeX:

@misc{shmidman2024mrl,
      title={MRL Parsing Without Tears: The Case of Hebrew}, 
      author={Shaltiel Shmidman and Avi Shmidman and Moshe Koppel and Reut Tsarfaty},
      year={2024},
      eprint={2403.06970},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

License

Shield: CC BY 4.0

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

CC BY 4.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertForJointParsing
Ревизия весов
7b1256f

0 моделей