/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
137 млн
Архитектура
bert · dense
Опубликована
2 мар 2022

bert-english-uncased-finetuned-pos

Разметка токеновТекст → label3 профессии

Дообученная модель BERT для определения частей речи в английском тексте с разметкой каждого токена.

41 240скачиваний за 30 дней42лайкавеса обновлены27 ноя 2024

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

vblagoje/bert-english-uncased-finetuned-pos — модель на основе BERT, дообученная для разметки частей речи в английском тексте. Она присваивает словам грамматические теги, например существительное, глагол, прилагательное или предлог. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текст с контекстом до 512 токенов и выполняет классификацию на уровне токенов.

Модель подходит для автоматического синтаксического анализа, подготовки корпусов и языковых исследований, а также для добавления грамматических меток в текстовые конвейеры. Карточка перечисляет используемые теги частей речи и примеры. Доступны веса в форматах PyTorch, Flax и safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • определение частей речи в предложениях на английском языке
  • автоматическая разметка грамматики в текстовых корпусах
  • подготовка данных для лингвистических исследований
  • добавление тегов частей речи в NLP-конвейер

Ограничения

Модель предназначена для английского языка и имеет контекстное окно до 512 токенов. Лицензия и подробные сведения о качестве в предоставленных данных отсутствуют.

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

Part-of-Speech (PoS) Tags

Below are the Part-of-Speech (PoS) tags used in the model:

TagMeaningExamples
ADPAdposition (prepositions or postpositions)in, on, by
ADJAdjectivesignificant, global
ADVAdverbquickly, often
AUXAuxiliary verbis, was
CCONJCoordinating conjunctionand, but
DETDeterminerthe, a
INTJInterjectionoh, wow
NOUNNounman, city
NUMNumberone, 2022
PARTParticle's, to
PRONPronounhe, which
PROPNProper nounNeil Armstrong, Paris
PUNCTPunctuation mark,, .
SCONJSubordinating conjunctionbecause, although
SYMSymbol$, %
VERBVerbrun, is
XOther (generally words that do not fit into other categories)[not defined]

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · token-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertForTokenClassification
Ревизия весов
dbec241

0 моделей