/ Модель

Характеристики

Параметры
365 млн
Лицензия
CC BY-NC-SA 4.0
Архитектура
t5 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
7 сен 2026

efontes-latin-lemma-v2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

T5-модель eFontes генерирует леммы средневековых латинских словоформ по форме слова и метке части речи.

150скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 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 «Текст» — 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

eFontes Latin Tagger v2 — модель лемматизации латинских словоформ, поддерживаемая и опубликованная Кшиштофом Новаком в 2026 году. Она составляет компонент лемматизации исправленного выпуска eFontes Latin Tagger v2 и использует архитектуру T5 с 364,6 млн параметров.

Модель принимает форму слова и метку части речи в формате FORM:POS и генерирует лемму. Она предназначена прежде всего для средневековой латыни и используется вместе со средой выполнения eFontes Tagger, которая присваивает метки частей речи, сохраняет пунктуацию и числительные и возвращает готовую разметку. На отложенной выборке eFontes из 18 821 токена точность полного совпадения леммы составила 98,48%; в исходных ответах не было артефактов с метками частей речи.

Точность может отличаться для других исторических периодов, вариантов орфографии, сокращений, повреждённых текстов и жанров, не представленных в обучающих и оценочных данных; предсказания требуют проверки специалистом. Лицензия CC BY-NC-SA 4.0 разрешает использование с указанием авторства и на условиях распространения производных материалов на тех же условиях, но не для коммерческого использования.

Сценарии применения

  • Лемматизация средневековых латинских текстов
  • Нормализация латинских словоформ для лингвистического анализа
  • Подготовка лемматизированного корпуса латинских источников

Ограничения

Модель предназначена для средневековой латыни; качество может снижаться на других периодах, орфографических вариантах, сокращениях, повреждённых текстах и непредставленных жанрах. Результаты требуют проверки специалистом.

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

eFontes Latin Tagger v2 — lemmatization model

This model lemmatises Latin token forms. It is the lemma component of the corrected eFontes Latin Tagger v2 release.

Intended use

The model interface is FORM:POS to LEMMA. For normal use, install the public eFontes Tagger runtime, which supplies POS labels, preserves punctuation and numeral forms directly, and returns annotation output without a separate cleanup script.

Evaluation

On the eFontes held-out test split (18,821 tokens), this snapshot achieved 98.48% exact lemma accuracy. Raw output contained 0 POS-label artefacts. The public runtime handles punctuation and unambiguous numeral forms deterministically, rather than sending those non-lexical forms to the generator.

Limitations

The model is intended for Medieval Latin. Accuracy can differ for periods, orthographies, abbreviations, damaged text, and genres not represented in its training and evaluation data. Predictions require scholarly review.

Authorship and lineage

The corrected v2 release is maintained and published by Krzysztof Nowak (2026). It builds on the earlier eFontes research and models described in the 2024 paper below.

Citation

Please cite the versioned eFontes Tagger v2 release together with the original eFontes paper:

Nowak, Krzysztof; Jędrzej Ziębura; Krzysztof Wróbel; and Aleksander Smywiński-Pohl. 2024. eFontes. Part of Speech Tagging and Lemmatization of Medieval Latin Texts: A Cross-Genre Survey. https://doi.org/10.48550/arXiv.2407.00418

Licence

Model weights are released under CC BY-NC-SA 4.0.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
T5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
5d3aefd

0 моделей