sat-9l-sm
Model for wtpsplit.
State-of-the-art sentence segmentation with 9 Transfomer layers.
For details, see our Segment any Text paper
sat-9l-sm — многоязычная модель классификации токенов для сегментации текста на предложения в библиотеке wtpsplit.
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
sat-9l-sm — модель семейства Segment any Text, разработанная для библиотеки wtpsplit. Она предназначена для сегментации текста на предложения и решает эту задачу как классификацию токенов: размечает границы предложений, в том числе в текстах без надёжной пунктуации. Модель использует архитектуру XLM для классификации токенов, содержит 276,9 млн параметров и рассчитана на последовательности длиной до 514 токенов.
Карточка заявляет качество уровня state of the art и указывает, что модель имеет 9 слоёв Transformer. Поддерживаются многие языки, включая арабский, английский, русский, китайский и японский; лицензия — MIT.
Максимальная длина входной последовательности составляет 514 токенов, поэтому длинные тексты следует обрабатывать частями. Карточка не приводит отдельной оценки качества по языкам.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Model for wtpsplit.
State-of-the-art sentence segmentation with 9 Transfomer layers.
For details, see our Segment any Text paper
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · token-classification
Архитектура xlm-token неизвестна transformers в образе рантайма.