/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
162 млн
Архитектура
electra · dense
Опубликована
2 мар 2022

araelectra-base-artydiqa

Ответы на вопросыТекст → текст3 профессии

AraELECTRA, дообученная на арабской части ArTyDiQA для извлечения ответов на вопросы из текста на арабском языке.

2 728скачиваний за 30 дней12лайковвеса обновлены20 мар 2023

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

wissamantoun/araelectra-base-artydiqa — модель для ответов на вопросы по тексту на арабском языке. Согласно карточке, это AraELECTRA, дообученная на арабской части набора ArTyDiQA; архитектура — ElectraForQuestionAnswering, размер — 162,4 млн параметров. Модель принимает вопрос и контекстный текст и предсказывает ответ в его пределах.

Модель подходит для систем поиска ответов по арабским текстам, в частности по материалам арабской Википедии. Максимальная длина контекста — 512 токенов. Опубликованные форматы весов — PyTorch и safetensors; README также упоминает демонстрационную систему на Streamlit. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • поиск ответов на вопросы в статьях арабской Википедии
  • извлечение ответа из предоставленного арабского контекста
  • создание прототипа арабской системы вопросно-ответного поиска

Ограничения

Максимальная длина контекста составляет 512 токенов; качество за пределами арабских текстов и обучающего набора ArTyDiQA не описано. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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

Arabic QA

AraELECTRA powered Arabic Wikipedia QA system with Streamlit Open in Streamlit

This model is trained on the Arabic section of ArTyDiQA using the colab here Open In Colab

How to use:

git clone https://github.com/aub-mind/arabert
pip install pyarabic
from arabert.preprocess import ArabertPreprocessor
from transformers import pipeline

prep = ArabertPreprocessor("aubmindlab/araelectra-base-discriminator") #or empty string it's the same
qa_pipe =pipeline("question-answering",model="wissamantoun/araelectra-base-artydiqa")

text = " ما هو نظام الحكم في لبنان؟"
context = """
لبنان أو (رسميًّا: الجُمْهُورِيَّة اللبنانيَّة)، هي دولة عربيّة واقِعَة في الشَرق الأوسط في غرب القارة الآسيويّة. تَحُدّها سوريا من الشمال و‌الشرق، و‌فلسطين المحتلة - إسرائيل من الجنوب، وتطل من جهة الغرب على البحر الأبيض المتوسط. هو بلد ديمقراطي جمهوري طوائفي. مُعظم سكانه من العرب المسلمين و‌المسيحيين. وبخلاف غالبيّة الدول العربيّة هناك وجود فعّال للمسيحيين في الحياة العامّة والسياسيّة. هاجر وانتشر أبناؤه حول العالم منذ أيام الفينيقيين، وحاليًّا فإن عدد اللبنانيين المهاجرين يُقدَّر بضعف عدد اللبنانيين المقيمين.
واجه لبنان منذ القدم تعدد الحضارات التي عبرت فيه أو احتلّت أراضيه وذلك لموقعه الوسطي بين الشمال الأوروبي والجنوب العربي والشرق الآسيوي والغرب الأفريقي، ويعد هذا الموقع المتوسط من أبرز الأسباب لتنوع الثقافات في لبنان، وفي الوقت ذاته من الأسباب المؤدية للحروب والنزاعات على مر العصور تجلت بحروب أهلية ونزاع مصيري مع إسرائيل. ويعود أقدم دليل على استيطان الإنسان في لبنان ونشوء حضارة على أرضه إلى أكثر من 7000 سنة.
في القدم، سكن الفينيقيون أرض لبنان الحالية مع جزء من أرض سوريا و‌فلسطين، وهؤلاء قوم ساميون اتخذوا من الملاحة والتجارة مهنة لهم، وازدهرت حضارتهم طيلة 2500 سنة تقريبًا (من حوالي سنة 3000 حتى سنة 539 ق.م). وقد مرّت على لبنان عدّة حضارات وشعوب استقرت فيه منذ عهد الفينيقين، مثل المصريين القدماء، الآشوريين، الفرس، الإغريق، الرومان، الروم البيزنطيين، العرب، الصليبيين، الأتراك العثمانيين، فالفرنسيين.
"""

context = prep.preprocess(context)# don't forget to preprocess the question and the context to get the optimal results
result = qa_pipe(question=text,context=context)
"""
{'answer': 'ديمقراطي جمهوري طوائفي',
 'end': 241,
 'score': 0.4910127818584442,
 'start': 219}
 """

If you used this model please cite us as :

@misc{antoun2020araelectra,
     title={AraELECTRA: Pre-Training Text Discriminators for Arabic Language Understanding},
     author={Wissam Antoun and Fady Baly and Hazem Hajj},
     year={2020},
     eprint={2012.15516},
     archivePrefix={arXiv},
     primaryClass={cs.CL}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · question-answering

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
ElectraForQuestionAnswering
Ревизия весов
021b497

0 моделей