/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
137 млн
Лицензия
CC BY-NC-SA 4.0
Архитектура
bert · dense
Опубликована
4 дек 2023

bert-base-zhtw

Заполнение пропусковТекст → текст6 профессий

BERT-модель для заполнения пропусков и извлечения признаковых представлений текста на традиционном китайском языке.

13скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены20 апр 2025

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

yentinglin/bert-base-zhtw — модель на архитектуре BERT с примерно 136,7 млн параметров, представленная в формате safetensors. Она предназначена для заполнения пропусков в тексте: модель предсказывает скрытые токены по окружающему контексту. В README также приведён пример использования модели для извлечения признаков через Transformers pipeline.

Модель работает с текстом и имеет контекстное окно 512 токенов. По названию репозитория она ориентирована на традиционный китайский язык. Лицензия CC BY-NC-SA 4.0 требует указания авторства и распространения производных материалов на тех же условиях, а также ограничивает коммерческое использование. Разработчик предоставляет модель «как есть» и запрещает применять её для высокорисковых медицинских, юридических и финансовых решений.

Сценарии применения

  • предсказание пропущенного слова в предложении
  • получение контекстных представлений токенов
  • извлечение признаков текста для последующей обработки

Ограничения

Модель предоставляется без гарантий; точность и пригодность результатов нужно оценивать самостоятельно. Не предназначена для медицинских, юридических и финансовых решений.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Usage 🤗 Transformers pipeline

from transformers import pipeline

embedder = pipeline("feature-extraction", "yentinglin/bert-base-zhtw")

embeddings = embedder("台灣使用繁體中文", return_tensors=True)

print(embeddings.shape)
# torch.Size([1, 10, 768])

license: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.en

Disclaimer

This model is provided “as‑is” and without warranties of any kind. Users are solely responsible for evaluating the accuracy and suitability of the outputs. The developers assume no liability for any direct or indirect damages arising from its use.
The model is strictly not intended for high‑risk applications such as medical diagnosis, legal advice, or financial investment. For such use cases, please consult qualified professionals.

本模型「如是」(as‑is)提供,使用者須自行評估結果之正確性與適用性。開發者對於使用本模型所引發之任何直接或間接損失,不承擔任何法律責任。
嚴禁用於醫療診斷、法律諮詢、金融投資等高風險場景;若有相關需求,請尋求專業人員協助。

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
BertForMaskedLM
Ревизия весов
bc12dd0

0 моделей