/ Модель

Характеристики

Контекст
130 токенов
Параметры
162 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
roberta · dense
Опубликована
2 мар 2022

bertweet-covid19-base-cased

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Англоязычная RoBERTa-модель, обученная на твитах, для заполнения пропусков и анализа коротких сообщений в Twitter.

101скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены20 авг 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

vinai/bertweet-covid19-base-cased — англоязычная языковая модель для текстов Twitter, разработанная Dat Quoc Nguyen, Thanh Vu и Anh Tuan Nguyen. Это модель на архитектуре RoBERTa, предварительно обученная на 850 млн англоязычных твитов, включая 5 млн твитов о пандемии COVID-19. Веса содержат около 162,4 млн параметров, контекст — до 130 токенов.

Модель подходит для заполнения пропусков в тексте и как языковая основа для анализа коротких сообщений в Twitter, в том числе связанных с COVID-19. Доступны версии в форматах PyTorch, TensorFlow и Flax. Лицензия — MIT. README просит цитировать публикацию BERTweet при использовании результатов в научных работах или программном обеспечении.

Сценарии применения

  • заполнение пропущенных слов в англоязычных твитах
  • подготовка признаков для классификации твитов о COVID-19
  • анализ тональности коротких сообщений в Twitter
  • адаптация языковой модели для задач анализа англоязычных твитов

Ограничения

Контекст ограничен 130 токенами; модель предварительно обучена на англоязычных твитах и может хуже подходить для иных жанров и языков.

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

BERTweet: A pre-trained language model for English Tweets

BERTweet is the first public large-scale language model pre-trained for English Tweets. BERTweet is trained based on the RoBERTa pre-training procedure. The corpus used to pre-train BERTweet consists of 850M English Tweets (16B word tokens ~ 80GB), containing 845M Tweets streamed from 01/2012 to 08/2019 and 5M Tweets related to the COVID-19 pandemic. The general architecture and experimental results of BERTweet can be found in our paper:

@inproceedings{bertweet,
title     = {{BERTweet: A pre-trained language model for English Tweets}},
author    = {Dat Quoc Nguyen and Thanh Vu and Anh Tuan Nguyen},
booktitle = {Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing: System Demonstrations},
pages     = {9--14},
year      = {2020}
}

Please CITE our paper when BERTweet is used to help produce published results or is incorporated into other software.

For further information or requests, please go to BERTweet's homepage!

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · fill-mask

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
RobertaForMaskedLM
Ревизия весов
ccfa24a

0 моделей