/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
434 млн
Архитектура
bert · dense

bert-large-uncased-pdtb2-explicit-four-way

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Англоязычная BERT-модель для определения одного из четырёх явных дискурсивных отношений между фрагментами текста по схеме PDTB2.

138скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 июл 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

murathankurfali/bert-large-uncased-pdtb2-explicit-four-way — модель Murathan Kurfalı на базе BERT-large-uncased, дообученная для классификации явных дискурсивных отношений в корпусе Penn Discourse Treebank 2.0. Она принимает текстовые фрагменты или пары предложений и относит их к одному из четырёх верхнеуровневых классов PDTB2: Temporal, Contingency, Comparison или Expansion.

Модель использует архитектуру BERT и предназначена для задач text-classification. В ней около 433,9 млн параметров, максимальная длина входа составляет 512 токенов; исходный BERT-large-uncased рассчитан на английский язык. Модель подходит для анализа связности текста и построения компонентов дискурсивного парсинга, но не является генеративной моделью и не предназначена для классификации отношений, отсутствующих в её четырёхклассовой схеме. Лицензия в доступных материалах модели не указана.

Сценарии применения

  • классификация причинно-следственных связей между предложениями
  • определение временных отношений между фрагментами текста
  • выявление сравнительных и контрастных связей
  • выявление отношений расширения или добавления информации
  • построение системы дискурсивного парсинга

Ограничения

Модель ограничена четырьмя верхнеуровневыми классами PDTB2 и английским текстом; она не предназначена для генерации текста или тонкой классификации подтипов дискурсивных отношений. Лицензия в доступных материалах модели не указана.

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

Автор не опубликовал карточку модели.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertForSequenceClassification
Ревизия весов
789a54a

0 моделей