Модель на базе нидерландской RobBERT для классификации токенов, включая разметку последовательностей и распознавание именованных сущностей.
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
pdelobelle/robbert-v2-dutch-ner — нидерландоязычная модель для разметки токенов на основе RobBERT, разработанная на базе архитектуры RoBERTa. Она предназначена для дообучения на задаче распознавания именованных сущностей и других задачах классификации токенов. Модель содержит 144 млн параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 514 токенов.
RobBERT — предварительно обученная языковая модель для нидерландского языка, применявшаяся для задач обработки нидерландского текста; эта версия классификации токенов распространяется в форматах PyTorch и Flax. Карточка указывает на поддержку нидерландского и фламандского вариантов. Лицензия — MIT. Конкретные типы сущностей и показатели качества для этой версии в предоставленных данных не описаны.
Типы меток и сущностей зависят от обучающего набора данных; его состав и качество этой версии в предоставленных источниках не описаны. Контекст ограничен 514 токенами.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
RobBERT is the state-of-the-art Dutch BERT model. It is a large pre-trained general Dutch language model that can be fine-tuned on a given dataset to perform any text classification, regression or token-tagging task. As such, it has been successfully used by many researchers and practitioners for achieving state-of-the-art performance for a wide range of Dutch natural language processing tasks,
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · token-classification
Подбираем GPU…