Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 136 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: bert · dense
Опубликована: 3 июн 2022

Ссылки

Hugging Face

bert-keyword-extractor

yanekyuk

Разметка токеновТекст → label7 профессий

Дообученная англоязычная BERT-модель выделяет ключевые слова в тексте с помощью классификации токенов.

32скачиваний за 30 дней49лайковвеса обновлены4 июн 2022

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

yanekyuk/bert-keyword-extractor — дообученная модель BERT для извлечения ключевых слов посредством классификации токенов. Она предназначена для выделения ключевых слов в тексте; README приводит метрики на оценочном наборе: precision 0,8565, recall 0,8874, accuracy 0,9738 и F1 0,8717, но не описывает сам набор данных и подробности обучения. Модель основана на bert-base-cased, имеет 135,5 млн параметров и контекст до 512 токенов. Поддерживает английский язык, использует PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

Извлечение ключевых слов из англоязычных текстов
Автоматическое выделение терминов из документов
Подготовка ключевых слов для индексации текстов

Ограничения

Данные обучения и целевые сценарии в карточке не описаны. Приведённые метрики относятся к оценочному набору, состав которого неизвестен.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей I.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

bert-keyword-extractor

This model is a fine-tuned version of bert-base-cased on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.1341
Precision: 0.8565
Recall: 0.8874
Accuracy: 0.9738
F1: 0.8717

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

learning_rate: 2e-05
train_batch_size: 16
eval_batch_size: 16
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 8
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Precision	Recall	Accuracy	F1
0.1688	1.0	1875	0.1233	0.7194	0.7738	0.9501	0.7456
0.1219	2.0	3750	0.1014	0.7724	0.8166	0.9606	0.7939
0.0834	3.0	5625	0.0977	0.8280	0.8263	0.9672	0.8272
0.0597	4.0	7500	0.0984	0.8304	0.8680	0.9704	0.8488
0.0419	5.0	9375	0.1042	0.8417	0.8687	0.9717	0.8550
0.0315	6.0	11250	0.1161	0.8520	0.8839	0.9729	0.8677
0.0229	7.0	13125	0.1282	0.8469	0.8939	0.9734	0.8698
0.0182	8.0	15000	0.1341	0.8565	0.8874	0.9738	0.8717

Framework versions

Transformers 4.19.2
Pytorch 1.11.0+cu113
Datasets 2.2.2
Tokenizers 0.12.1

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: 9aff81f