metadata
license: cc-by-sa-4.0
datasets:
- jerteh/cc100-sr-jerteh
- jerteh/SrpWiki
- jerteh/SrpELTeC
- srwac
- procesaur/STARS
language:
- sr
tags:
- srpski
- Serbian
- RoBERTa
- BERT
- MaskedLM
widget:
- text: Kada bi čovek znao gde će pasti on bi<mask>.
jerteh-355 — Najveći BERT model specijalno obučen za srpski jezik.
- Vektorizuje reči, ili dopunjava nedostajuće reči u tekstu
- Zasnovan na RoBERTa-large arhitekturi, 355 miliona parametara
- Obučavan na korpusu srpskog jezika veličine 4 milijarde tokena
- Najbolji rezultati u modelovanju maskiranog jezika za srpski!
- Jednaka podrška unosa i na ćirilici i na latinici!
Pored skupova navedenih u metapodacima, model je obučavan i na ostalim korpusima Društva za jezičke resurse i tehnologije, uključujući korpuse savremenog srpskog jezika: SrpKor2013 i SrpKor2021, kao i korpus PDRS 1.0 razvijen od strane Instituta za Srpski jezik SANU.
Upotreba
>>> from transformers import pipeline
>>> unmasker = pipeline('fill-mask', model='jerteh/jerteh-355')
>>> unmasker("Kada bi čovek znao gde će pasti on bi<mask>.")
>>>
[{'score': 0.2131326049566269, 'token': 11379, 'token_str': ' pao', 'sequence': 'Kada bi čovek znao gde će pasti on bi pao.'},
{'score': 0.18836458027362823, 'token': 20536, 'token_str': ' pobegao', 'sequence': 'Kada bi čovek znao gde će pasti on bi pobegao.'},
{'score': 0.07937008887529373, 'token': 10799, 'token_str': ' umro', 'sequence': 'Kada bi čovek znao gde će pasti on bi umro.'},
{'score': 0.04340635612607002, 'token': 7797, 'token_str': ' otišao', 'sequence': 'Kada bi čovek znao gde će pasti on bi otišao.'},
{'score': 0.038474686443805695, 'token': 25984, 'token_str': ' odustao', 'sequence': 'Kada bi čovek znao gde će pasti on bi odustao.'}]
>>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM
>>> from torch import LongTensor, no_grad
>>> from scipy import spatial
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('jerteh/jerteh-355')
>>> model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained('jerteh/jerteh-355', output_hidden_states=True)
>>> x = " pas"
>>> y = " mačka"
>>> z = " svemir"
>>> tensor_x = LongTensor(tokenizer.encode(x, add_special_tokens=False)).unsqueeze(0)
>>> tensor_y = LongTensor(tokenizer.encode(y, add_special_tokens=False)).unsqueeze(0)
>>> tensor_z = LongTensor(tokenizer.encode(z, add_special_tokens=False)).unsqueeze(0)
>>> model.eval()
>>> with no_grad():
>>> vektor_x = model(input_ids=tensor_x).hidden_states[-1].squeeze()
>>> vektor_y = model(input_ids=tensor_y).hidden_states[-1].squeeze()
>>> vektor_z = model(input_ids=tensor_z).hidden_states[-1].squeeze()
>>> print(spatial.distance.cosine(vektor_x, vektor_y))
>>> print(spatial.distance.cosine(vektor_x, vektor_z))
>>>
0.029090166091918945
0.0369451642036438
U slučaju potrebe za bržim modelom, pogledajte jerteh-81 — mali BERT model za srpski jezik.
U slučaju potrebe za generativnim modelom, pogledajte gpt2-orao i gpt2-vrabac
Citiranje
@article{skoric24modeli,
author = {Mihailo \vSkori\'c},
title = {Novi jezi\vcki modeli za srpski jezik},
journal = {Infoteka},
volume = {24},
issue = {1},
year = {2024},
publisher = {Zajednica biblioteka univerziteta u Srbiji, Beograd},
url = {https://arxiv.org/abs/2402.14379}
}