Дообученная модель BERT для разметки семантических ролей токенов в английских предложениях относительно заданного предиката.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Это архивное зеркало модели dannashao/bert-base-uncased-finetuned-advanced-srl_arg, размещённое Pak Kin Lau. Веса и токенизатор побайтно совпадают с указанным upstream-коммитом; репозиторий перенесён в другую область Hugging Face для долгосрочного хранения.
Модель основана на BERT base uncased и дообучена для разметки семантических ролей токенов в английских предложениях относительно предиката. Её можно использовать в системах семантического анализа текста, которым нужно определять роли участников событий. Архитектура — BertForTokenClassification, размер — 136,7 млн параметров, контекст — до 512 токенов; для работы используется библиотека Transformers.
Модель принимает текст и выдаёт метки для токенов. Карточка описывает её как архивную копию для исследовательского проекта, но не приводит оценок качества или подробностей о данных обучения. Лицензия — Apache-2.0.
Контекст ограничен 512 токенами. В карточке нет оценок качества и описания обучающих данных.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This repository is an archival mirror of
dannashao/bert-base-uncased-finetuned-advanced-srl_arg.
Weights and tokenizer are byte‑identical to upstream commit 7e13b4f.
Only the hosting namespace has changed to guarantee long‑term availability for my other ongoing research project.
Maintainer · Pak Kin Lau
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers · token-classification
Подбираем GPU…