/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
137 млн
Лицензия
CC BY 4.0
Архитектура
bert · dense
Опубликована
4 мар 2022

hing-bert

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

HingBERT — дообученная BERT-модель для предсказания замаскированных слов в смешанном хинди-английском тексте, записанном латиницей.

1 108скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены20 июл 2023

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

HingBERT — модель семейства BERT, разработанная L3Cube-Pune и дообученная на корпусе L3Cube-HingCorpus. Она предназначена для работы с текстом на хинди и английском языках, смешанными в одной фразе и записанными латиницей. Модель использует архитектуру BertForMaskedLM, содержит 136,7 млн параметров и обрабатывает последовательности длиной до 512 токенов.

Основной сценарий применения — предсказание замаскированных слов в хинглише; модель также подходит для исследований и разработки языковых систем для смешанного хинди-английского текста. Веса доступны в форматах PyTorch и Safetensors. Лицензия CC BY 4.0 требует указания авторства.

Сценарии применения

  • восстановление пропущенных слов в хинглише
  • подстановка вариантов слова в текстах на хинди и английском
  • исследование смешения хинди и английского в латинской записи

Ограничения

Модель обучена на смешанном хинди-английском тексте, записанном латиницей, поэтому её применение к тексту на письме деванагари или к другим языковым сочетаниям может быть ограничено.

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

HingBERT

HingBERT is a Hindi-English code-mixed BERT model trained on roman text. It is a base BERT model fine-tuned on L3Cube-HingCorpus. [dataset link] (https://github.com/l3cube-pune/code-mixed-nlp)

More details on the dataset, models, and baseline results can be found in our [paper] (https://arxiv.org/abs/2204.08398)

Other models from HingBERT family: HingBERT HingMBERT HingBERT-Mixed HingBERT-Mixed-v2 HingRoBERTa HingRoBERTa-Mixed HingGPT HingGPT-Devanagari HingBERT-LID

@inproceedings{nayak-joshi-2022-l3cube,
    title = "{L}3{C}ube-{H}ing{C}orpus and {H}ing{BERT}: A Code Mixed {H}indi-{E}nglish Dataset and {BERT} Language Models",
    author = "Nayak, Ravindra  and Joshi, Raviraj",
    booktitle = "Proceedings of the WILDRE-6 Workshop within the 13th Language Resources and Evaluation Conference",
    month = jun,
    year = "2022",
    address = "Marseille, France",
    publisher = "European Language Resources Association",
    url = "https://aclanthology.org/2022.wildre-1.2",
    pages = "7--12",
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · fill-mask

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertForMaskedLM
Ревизия весов
62cf31a

0 моделей