/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
138 млн
Архитектура
bert · dense
Опубликована
2 мар 2022

bert-base-turkish-squad

Ответы на вопросыТекст → текст4 профессии

BERT-модель, дообученная для извлечения ответов на вопросы из текстов на турецком языке.

197скачиваний за 30 дней19лайковвеса обновлены1 фев 2024

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

savasy/bert-base-turkish-squad — модель на архитектуре BERT-base, дообученная автором для ответов на вопросы на турецком языке. Она обучалась на турецкой версии набора SQuAD, TQuAD, и предназначена для поиска ответа на вопрос в предоставленном тексте. Модель содержит 137,8 млн параметров и поддерживает контекст длиной до 512 токенов.

Подходит для извлечения ответов из турецких документов и текстов в системах вопросов и ответов. Карточка указывает базовую модель dbmdz/bert-base-turkish-uncased. Доступны веса в форматах PyTorch, Flax и Safetensors. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • поиск ответа на турецком языке в документе
  • ответы на вопросы по турецким статьям
  • извлечение фактов из турецких текстов
  • создание системы вопросов и ответов по турецким материалам

Ограничения

Модель предназначена для ответов на вопросы по тексту и обучалась на турецкой версии SQuAD; её качество на других языках и вне этого сценария не установлено. Максимальная длина контекста — 512 токенов.

Для каких профессий подходит4

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

Turkish SQuAD Model : Question Answering

I fine-tuned Turkish-Bert-Model for Question-Answering problem with Turkish version of SQuAD; TQuAD

Citation

Please cite if you use it in your study

@misc{yildirim2024finetuning,
      title={Fine-tuning Transformer-based Encoder for Turkish Language Understanding Tasks}, 
      author={Savas Yildirim},
      year={2024},
      eprint={2401.17396},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}


@book{yildirim2021mastering,
  title={Mastering Transformers: Build state-of-the-art models from scratch with advanced natural language processing techniques},
  author={Yildirim, Savas and Asgari-Chenaghlu, Meysam},
  year={2021},
  publisher={Packt Publishing Ltd}
}

Training Code

!python3 run_squad.py \
  --model_type bert \
  --model_name_or_path dbmdz/bert-base-turkish-uncased\
  --do_train \
  --do_eval \
  --train_file trainQ.json \
  --predict_file dev1.json \
  --per_gpu_train_batch_size 12 \
  --learning_rate 3e-5 \
  --num_train_epochs 5.0 \
  --max_seq_length 384 \
  --doc_stride 128 \
  --output_dir "./model"

Example Usage

Load Model

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering, pipeline
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("savasy/bert-base-turkish-squad")
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("savasy/bert-base-turkish-squad")
nlp=pipeline("question-answering", model=model, tokenizer=tokenizer)

Apply the model


sait="ABASIYANIK, Sait Faik. Hikayeci (Adapazarı 23 Kasım 1906-İstanbul 11 Mayıs 1954). \
İlk öğrenimine Adapazarı’nda Rehber-i Terakki Mektebi’nde başladı. İki yıl kadar Adapazarı İdadisi’nde okudu.\
İstanbul Erkek Lisesi’nde devam ettiği orta öğrenimini Bursa Lisesi’nde tamamladı (1928). İstanbul Edebiyat \
Fakültesi’ne iki yıl devam ettikten sonra babasının isteği üzerine iktisat öğrenimi için İsviçre’ye gitti. \
Kısa süre sonra iktisat öğrenimini bırakarak Lozan’dan Grenoble’a geçti. Üç yıl başıboş bir edebiyat öğrenimi \
gördükten sonra babası tarafından geri çağrıldı (1933). Bir müddet Halıcıoğlu Ermeni Yetim Mektebi'nde Türkçe \
gurup dersleri öğretmenliği yaptı. Ticarete atıldıysa da tutunamadı. Bir ay Haber gazetesinde adliye muhabirliği\
yaptı (1942). Babasının ölümü üzerine aileden kalan emlakin geliri ile avare bir hayata başladı. Evlenemedi.\
Yazları Burgaz adasındaki köşklerinde, kışları Şişli’deki apartmanlarında annesi ile beraber geçen bu fazla \
içkili bohem hayatı ömrünün sonuna kadar sürdü."

print(nlp(question="Ne zaman avare bir hayata başladı?", context=sait))
print(nlp(question="Sait Faik hangi Lisede orta öğrenimini tamamladı?", context=sait))

# Ask your self ! type your question
print(nlp(question="...?", context=sait))

Check My other Model https://huggingface.co/savasy

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · question-answering

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertForQuestionAnswering
Ревизия весов
f0d70e3

0 моделей