/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
138 млн
Лицензия
cc-by-sa-3.0
Архитектура
roberta · dense
Опубликована
8 апр 2022

japanese-roberta-question-answering

Ответы на вопросыТекст → текст3 профессии

Японская RoBERTa, дообученная на JaQuAD для извлечения ответов на вопросы из текста.

172скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены8 апр 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

ybelkada/japanese-roberta-question-answering — японская модель вопросно-ответного поиска, дообученная на наборе JaQuAD. Она использует архитектуру RoBERTa и предназначена для извлечения ответа из предоставленного текста по вопросу на японском языке. Модель содержит 137,8 млн параметров, работает с текстом и имеет контекст длиной до 514 токенов.

Модель подходит для поиска ответов в японских документах и создания систем вопросов и ответов по заданному контексту. В README отмечено, что виджет вопросов и ответов Hugging Face не работает, а запуск через Transformers Pipeline также вызывал ошибку. Модель распространяется по лицензии CC BY-SA 3.0.

Сценарии применения

  • поиск ответа на японский вопрос в заданном отрывке текста
  • создание японской системы вопросов и ответов по документам
  • извлечение фактов из японских статей по запросу
  • проверка ответов на вопросы по японскому контексту

Ограничения

В README сообщается, что виджет вопросов и ответов Hugging Face не работает, а запуск через Transformers Pipeline также завершался ошибкой; для использования может потребоваться дополнительная настройка.

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

RoBERTa base Japanese - JaQuAD

Description

A Japanese Question Answering model fine-tuned on JaQuAD. Please refer RoBERTa base Japanese for details about the pre-training model. The codes for the fine-tuning are available on this notebook

Usage

from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer
question = 'アレクサンダー・グラハム・ベルは、どこで生まれたの?'
context = 'アレクサンダー・グラハム・ベルは、スコットランド生まれの科学者、発明家、工学者である。世界初の>実用的電話の発明で知られている。'
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(
    'ybelkada/japanese-roberta-question-answering')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    'ybelkada/japanese-roberta-question-answering')
inputs = tokenizer(
    question, context, add_special_tokens=True, return_tensors="pt")
input_ids = inputs["input_ids"].tolist()[0]
outputs = model(**inputs)
answer_start_scores = outputs.start_logits
answer_end_scores = outputs.end_logits
# Get the most likely beginning of answer with the argmax of the score.
answer_start = torch.argmax(answer_start_scores)
# Get the most likely end of answer with the argmax of the score.
# 1 is added to `answer_end` because the index pointed by score is inclusive.
answer_end = torch.argmax(answer_end_scores) + 1
answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(
    tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids[answer_start:answer_end]))
# answer = 'スコットランド'

License

The fine-tuned model is licensed under the CC BY-SA 3.0 license.

Miscellaneous

The Q&A widget does not work on that model. Tried also with Pipeline and I was able to reproduce the error, needs a further investigation

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
RobertaForQuestionAnswering
Ревизия весов
4306006

0 моделей