/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
136 млн

chembert_cased

Языковая модель3 профессии

Предварительно обученная на химической литературе модель BERT для анализа текстов научных публикаций и извлечения сведений о химических реакциях.

91скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены12 авг 2021

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

jiangg/chembert_cased — предварительно обученная модель BERT, представленная в работе «Automated Chemical Reaction Extraction from Scientific Literature». Она разработана для анализа химической научной литературы и обучена на корпусе примерно из 200 тысяч публикаций ACS. Модель содержит 135,5 млн параметров, работает с текстом и поддерживает контекст до 512 токенов.

Модель предназначена как языковая основа для извлечения сведений о химических реакциях из научных публикаций и смежных задач обработки химических текстов. В карточке указана реализация на PyTorch. Авторы просят цитировать публикацию Guo и соавторов 2021 года при использовании модели.

Специализированные ограничения и условия лицензирования в предоставленных сведениях не описаны.

Сценарии применения

  • извлечение химических реакций из научных статей
  • анализ химической научной литературы
  • дообучение модели для разметки химических сущностей
  • поиск упоминаний реакций в публикациях
  • создание специализированных систем обработки химических текстов

Ограничения

Ограничение контекста составляет 512 токенов. Специализированные ограничения и лицензия в предоставленной карточке не приведены.

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

This is the pre-trained model presented in Automated Chemical Reaction Extraction from Scientific Literature, which is a BERT model trained on chemical literature data.

The training corpus was taken from ~200K ACS publications, more details can be found in the paper.

If using these models, please cite the following paper:

@article{guo2021automated,
  title={Automated Chemical Reaction Extraction from Scientific Literature},
  author={Guo, Jiang and Ibanez-Lopez, A Santiago and Gao, Hanyu and Quach, Victor and Coley, Connor W and Jensen, Klavs F and Barzilay, Regina},
  journal={Journal of Chemical Information and Modeling},
  year={2021},
  publisher={ACS Publications}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

У модели не указана задача.

Ревизия весов
6764448

0 моделей