/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Архитектура
encoder-decoder · dense
Опубликована
5 фев 2024

aihub-ja-ko-translator

ПереводТекст → текст3 профессии

Модель на базе японского BERT и KoGPT-2 переводит тексты с японского на корейский.

1 721скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены28 июн 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

Модель sappho192/aihub-ja-ko-translator предназначена для перевода с японского языка на корейский. Она построена на архитектуре EncoderDecoderModel и объединяет bert-japanese в роли энкодера с kogpt2 в роли декодера. Модель обучена на объединённых параллельных корпусах AI-Hub, включающих повседневную и разговорную речь, а также материалы по технике и науке, гуманитарным дисциплинам и общему переводу.

Для запуска README перечисляет PyTorch, Transformers, fugashi и unidic-lite; в репозитории также представлены форматы ONNX и safetensors. Указана лицензия MIT. Для использования исходных данных AI-Hub за пределами Южной Кореи, включая их экспорт, может потребоваться отдельное соглашение с организациями, управляющими данными.

Сценарии применения

  • перевод японских фраз на корейский
  • перевод японской повседневной и разговорной речи на корейский
  • перевод японских технических и научных текстов на корейский
  • перевод японских гуманитарных текстов на корейский

Ограничения

Модель описана для перевода только с японского на корейский; качество на иных языковых направлениях не заявлено. Для использования или вывоза обучающих данных AI-Hub за пределы Южной Кореи может потребоваться отдельное соглашение.

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

Japanese to Korean translator

Japanese to Korean translator model based on EncoderDecoderModel(bert-japanese+kogpt2)

Usage

Demo

Please visit https://huggingface.co/spaces/sappho192/aihub-ja-ko-translator-demo

Dependencies (PyPI)

  • torch
  • transformers
  • fugashi
  • unidic-lite

Inference

from transformers import(
    EncoderDecoderModel,
    PreTrainedTokenizerFast,
    BertJapaneseTokenizer,
)

import torch

encoder_model_name = "cl-tohoku/bert-base-japanese-v2"
decoder_model_name = "skt/kogpt2-base-v2"

src_tokenizer = BertJapaneseTokenizer.from_pretrained(encoder_model_name)
trg_tokenizer = PreTrainedTokenizerFast.from_pretrained(decoder_model_name)

model = EncoderDecoderModel.from_pretrained("sappho192/aihub-ja-ko-translator")

text = "初めまして。よろしくお願いします。"

def translate(text_src):
    embeddings = src_tokenizer(text_src, return_attention_mask=False, return_token_type_ids=False, return_tensors='pt')
    embeddings = {k: v for k, v in embeddings.items()}
    output = model.generate(**embeddings, max_length=500)[0, 1:-1]
    text_trg = trg_tokenizer.decode(output.cpu())
    return text_trg

print(translate(text))

Dataset

This model used datasets from 'The Open AI Dataset Project (AI-Hub, South Korea)'.
All data information can be accessed through 'AI-Hub (aihub.or.kr)'.
(In order for a corporation, organization, or individual located outside of Korea to use AI data, etc., a separate agreement is required with the performing organization and the Korea National Information Society agency(NIA). In order to export AI data, etc. outside the country, a separate agreement is required with the performing organization and the NIA. Link)

이 모델은 과학기술정보통신부의 재원으로 한국지능정보사회진흥원의 지원을 받아 구축된 데이터셋을 활용하여 수행된 연구입니다.
본 모델에 활용된 데이터는 AI 허브(aihub.or.kr)에서 다운로드 받으실 수 있습니다.
(국외에 소재하는 법인, 단체 또는 개인이 AI데이터 등을 이용하기 위해서는 수행기관 등 및 한국지능정보사회진흥원과 별도로 합의가 필요합니다.
본 AI데이터 등의 국외 반출을 위해서는 수행기관 등 및 한국지능정보사회진흥원과 별도로 합의가 필요합니다. [출처])

Dataset list

The dataset used to train the model is merged following sub-datasets:

    1. 일상생활 및 구어체 한-중, 한-일 번역 병렬 말뭉치 데이터 [Link]
    1. 한국어-다국어(영어 제외) 번역 말뭉치(기술과학) [Link]
    1. 한국어-다국어 번역 말뭉치(기초과학) [Link]
    1. 한국어-다국어 번역 말뭉치 (인문학) [Link]
  • 한국어-일본어 번역 말뭉치 [Link]

To reproduce the the merged dataset, you can use the code in below link:
https://github.com/sappho192/aihub-translation-dataset

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
EncoderDecoderModel
Ревизия весов
68c1d27

0 моделей