/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
136 млн
Архитектура
bert · dense
Базовая модель
bert-base-german-cased
Библиотека
transformers
Опубликована
13 ноя 2025

parl-german-mope

Разметка токеновТекст → label3 профессии

Модель на базе немецкого BERT размечает в речах Бундестага упоминания народа и элит.

22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 ноя 2025

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

parl-german-mope — немецкоязычная модель для разметки упоминаний народа и элит в речах парламента. Она создана как слой аннотации проекта GePaDeU и дообучена полным fine-tuning модели GBERT на парламентских выступлениях Бундестага Германии.

Модель на основе BERT решает задачу классификации токенов: присваивает последовательности метки упоминаний народа и элит. Обучение и оценка проводились на 267 вручную размеченных выступлениях Бундестага за 2017–2021 годы с 9 297 упоминаниями. Модель использует библиотеку Transformers, имеет 136,3 млн параметров и контекст до 512 токенов.

Она подходит для анализа политической риторики в немецких парламентских выступлениях. Данные README не описывают качество на других жанрах или периодах, поэтому перенос результатов за пределы указанного корпуса требует проверки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • поиск упоминаний народа в речах Бундестага
  • поиск упоминаний политических и общественных элит в парламентских выступлениях
  • разметка немецких парламентских речей для анализа политической риторики

Ограничения

Обучение и оценка описаны для немецких речей Бундестага 2017–2021 годов; качество на других жанрах, периодах и вариантах немецкого языка не установлено. Лицензия в предоставленных данных 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

Annotation Layer: MoPE

This model is part of GePaDeU, which equips parliamentary debates of the German Bundestag with rich semantic and pragmatic information across multiple annotation layers.

parl-german-mope is trained on parliamentary speeches to tag a sequence with Mentions of the People and the Elite (MoPE).


🔍 Model Overview

  • Task Type: Token classification
  • Base Model: GBERT base
  • Fine-tuning method: full fine-tuning
  • Language: German

📚 Dataset

Models were trained and evaluated on 267 manually annotated parliamentary speeches from the German Bundestag, ranging from 2017-2021, resulting in 9,297 annotated mentions.


🏋️ Model Training


📊 Evaluation


🚀 How to Use

Please, refer to our GitHub repo for detailed instructions on the required input format and how to run the model.


⚠️ Limitations

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · token-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertForTokenClassification
Ревизия весов
b5092fe

0 моделей