Классификатор BERT от SerpApi размечает английские текстовые фрагменты из карточек Google Local по полям заведения для последующего разбора результатов поиска.
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
Модель serpapi/bert-base-local-results — классификатор текстовых фрагментов из карточек Google Local Listings, разработанный SerpApi на базе BERT с использованием библиотеки Hugging Face. Она присваивает фрагментам категории, такие как адрес, телефон, рейтинг, число отзывов, часы работы, описание, тип заведения и варианты услуг, чтобы помогать разбирать результаты локального поиска Google.
Модель предназначена для извлечения и структурирования сведений о местных компаниях и заведениях, в том числе при обработке результатов SerpApi Google Local API и Google Local Pack API. Она принимает текст на английском языке и возвращает метку класса; размер составляет 136,7 млн параметров, максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель умеет работать с короткими и неполными фрагментами, семантически похожими значениями и текстом с грамматическими ошибками; также может выдавать оценку уверенности.
Лицензия — MIT. Модель не классифицирует название заведения и поле label, может путать некоторые категории, например часы работы, описание, отзывы, рейтинг и варианты услуг. Для отдельных неоднозначных или коротких фрагментов полезна проверка оценки уверенности и дополнительная обработка правилами. Модель рассчитана на английские объявления и не предназначена для объявлений на других языках.
Не классифицирует названия заведений и поле label; может путать похожие категории, особенно на коротких или неоднозначных фрагментах. Предназначена для объявлений на английском языке.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/serpapi/bert-base-local-results"
headers = {"Authorization": "Bearer xxxxx"}
def query(payload):
response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
return response.json()
output = query({
"inputs": "5540 N Lamar Blvd #12, Austin, TX 78756, United States",
})
Output: address
References:
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · text-classification
Подбираем GPU…