/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
137 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
bert · dense
Опубликована
4 ноя 2023

TunBERT

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Арабская модель на базе BERT для классификации текстовых последовательностей.

227скачиваний за 30 дней15лайковвеса обновлены29 сен 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

TunBERT — модель для классификации последовательностей на базе архитектуры BERT, опубликованная tunis-ai. Репозиторий содержит конвертированную из формата NeMo версию модели Instadeep в формате Safetensors; размер — 136,7 млн параметров, контекст — до 512 токенов. Для загрузки предусмотрена связка токенизатора и AutoModelForSequenceClassification из Transformers.

Модель предназначена для классификации текстов на арабском языке. Она может применяться в задачах, где требуется присвоить тексту одну или несколько категорий; карточка не уточняет набор меток или конкретные сценарии. Модель распространяется по лицензии MIT. Классификация на иных языках и качество на конкретных данных не подтверждены карточкой.

Сценарии применения

  • классификация арабских текстов по категориям
  • определение тональности арабских высказываний
  • категоризация арабских сообщений и документов

Ограничения

Карточка не приводит список классов и оценок качества, поэтому пригодность для конкретной задачи следует проверять на целевых данных. Поддержка языков помимо арабского не подтверждена.

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

This is a converted version of Instadeep's TunBERT from nemo to safetensors.

how to load the model

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("tunis-ai/TunBERT")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("tunis-ai/TunBERT",trust_remote_code=True)

how to use the model

text = "[insert text here]"
inputs = tokenizer(text,return_tensors='pt')
output = model.process(**inputs) # -> List["positive" or "negative"]

or you can use the normal forward method (currently compatible with the Trainer class)

text = "[insert text here]"
inputs = tokenizer(text,return_tensors='pt')
output = model(**inputs)

or you can use the pipeline :

⚠️currently broken try an older version of transformers until i raise this, in the mean time use the model.process method mentioned above

from transformers import pipeline

pipe = pipeline(model="tunis-ai/TunBERT",tokenizer = "tunis-ai/TunBERT",trust_remote_code=True)
pipe("text")

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
TunBERT
Ревизия весов
91c6ed8

0 моделей