/ Модель

Характеристики

Параметры
365 млн
Лицензия
lgpl
Архитектура
t5 · dense
Опубликована
17 июн 2023

byt5-text-correction

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Многоязычная модель T5 исправляет пунктуацию, регистр букв и диакритические знаки в коротких текстах.

833скачиваний за 30 дней15лайковвеса обновлены20 июн 2023

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

ByT5-text-correction — многоязычная модель семейства T5 объёмом 364,6 млн параметров, предназначенная для простой коррекции текста. Она исправляет тексты из интернета, в которых отсутствует пунктуация или нарушено написание прописных букв, а также восстанавливает диакритические знаки в языках, где они используются. На вход подаётся предложение с префиксом кода языка; модель поддерживает белорусский, датский, немецкий, греческий, английский, испанский, французский, итальянский, нидерландский, польский, португальский, румынский, русский, словацкий, шведский и украинский языки.

Модель представлена в форматах PyTorch и safetensors и распространяется по лицензии LGPL. Карточка описывает её как утилиту для простых исправлений; она не заявляет о проверке фактов или глубокой редактуре, поэтому не следует считать её заменой полноценной вычитке.

Сценарии применения

  • восстановление пунктуации в предложениях
  • исправление заглавных и строчных букв
  • добавление диакритических знаков
  • коррекция текстов из интернета на поддерживаемых языках

Ограничения

Модель предназначена для простых исправлений и не заявлена как средство глубокой редакторской правки или проверки фактов. Для выбора языка требуется добавить к предложению префикс с его кодом.

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

ByT5-text-correction

A small multilingual utility model intended for simple text correction. It is designed to improve the quality of texts from the web, often lacking punctuation or proper word capitalization. The model was trained to perform three types of corrections:

  • Restoring punctuation in sentences.
  • Restoring word capitalization.
  • Restoring diacritical marks for languages that include them.

The following languages are supported: Belarusian (be), Danish (da), German (de), Greek (el), English (en), Spanish (es), French (fr), Italian (it), Dutch (nl), Polish (pl), Portuguese (pt), Romanian (ro), Russian (ru), Slovak (sk), Swedish (sv), Ukrainian (uk).

The model takes as input a sentence preceded by a language code prefix. For example:

from transformers import pipeline
generator = pipeline("text2text-generation", model="sdadas/byt5-text-correction")
sentences = [
    "<pl> ciekaw jestem na co licza onuce stawiajace na sykulskiego w nadziei na zwrot ku rosji",
    "<de> die frage die sich die europäer stellen müssen lautet ist es in unserem interesse die krise auf taiwan zu beschleunigen",
    "<ru> при своём рождении 26 августа 1910 года тереза получила имя агнес бояджиу"
]
generator(sentences, max_length=512)
# Ciekaw jestem na co liczą onuce stawiające na Sykulskiego w nadziei na zwrot ku Rosji.
# Die Frage, die sich die Europäer stellen müssen, lautet: Ist es in unserem Interesse, die Krise auf Taiwan zu beschleunigen?
# При своём рождении 26 августа 1910 года Тереза получила имя Агнес Бояджиу.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
T5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
6f7e595

0 моделей