File size: 5,411 Bytes
c4db063 1aef88f e14503d e8b2940 e14503d 1aef88f 5bee99b c4db063 1aef88f e14503d b042d66 e14503d 0037618 e14503d b042d66 e14503d 1aef88f e14503d 0037618 e14503d 0037618 e14503d |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 |
---
license: cc-by-sa-4.0
datasets:
- jerteh/cc100-sr-jerteh
- jerteh/SrpWiki
- jerteh/SrpELTeC
- srwac
language:
- sr
tags:
- srpski
- Serbian
- RoBERTa
- BERT
- MaskedLM
---
<h4><i class="highlight-container"><b class="highlight">jerteh-355</b></i> —
Najveći BERT model specijalno obučen za srpski jezik.</h4>
<img src="cover.png" style="width:100%">
<!--div id="zastava">
<div class="grb">
<img src="https://www.ai.gov.rs/img/logo_60x120-2.png" style="position:relative; left:30px; z-index:10; height:85px">
</div>
<table width=100% style="border:0px">
<tr style=
"background-color:#C6363C;width:100%;border:0px;height:30px"><td></td></tr
>
<tr style="background-color:#0C4076;width:100%;border:0px;height:30px"><td></td></tr>
<tr style="background-color:#ffffff;width:100%;border:0px;height:30px"><td></td></tr>
</table>
</div-->
Vektorizuje reči, ili dopunjava nedostajuće reči u tekstu.\
Jednaka podrška unosa i na ćirilici i na latinici!
Pored navedenih, model je obučavan i na ostalim korpusima [Društva za jezičke resurse i tehnologije](https://jerteh.rs),
uključujući korpuse savremenog srpskog jezika: SrpKor2013 i SrpKor2021,
kao i korpus [PDRS 1.0](https://www.clarin.si/repository/xmlui/handle/11356/1752) razvijen od strane Instituta za Srpski jezik SANU.
## Upotreba
```python
>>> from transformers import pipeline
>>> generator = 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.'}]
```
```python
>>> 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
```
<h4>U slučaju potrebe za bržim modelom, pogledajte <a href="https://huggingface.co/jerteh/jerteh-125" class="highlight-container">
<b class="highlight">jerteh-125</b></a> — mali BERT model za srpski jezik.</h4>
<h4>U slučaju potrebe za generativnim modelom, pogledajte <a href="https://huggingface.co/jerteh/gpt2-orao" class="highlight-container">
<b class="highlight">gpt2-orao</b></a> i <a href="https://huggingface.co/jerteh/gpt2-vrabac" class="highlight-container">
<b class="highlight">gpt2-vrabac</b></a></h4>
<div class="inline-flex flex-col" style="line-height: 1.5;">
<div style="text-align: center; margin-top: 3px; font-size: 16px; font-weight: 800">Autor</div>
<a href="https://huggingface.co/procesaur">
<div class="flex">
<div
style="display:DISPLAY_1; margin-left: auto; margin-right: auto; width: 92px; height:92px; border-radius: 50%;
background-size: cover; background-image: url('https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/1673534533167-63bc254fb8c61b8aa496a39b.jpeg?w=200&h=200&f=face')">
</div>
</div>
</a>
<div style="text-align: center; font-size: 16px; font-weight: 800">Mihailo Škorić</div>
<div>
<a href="https://huggingface.co/procesaur">
<div style="text-align: center; font-size: 14px;">@procesaur</div>
</a>
</div>
</div>
<style>
.highlight-container, .highlight {
position: relative;
text-decoration:none
}
.highlight-container {
display: inline-block;
}
.highlight{
color:white;
text-transform:uppercase;
font-size: 16pt;
}
.highlight-container{
padding:5px 10px
}
.highlight-container:before {
content: " ";
display: block;
height: 100%;
width: 100%;
margin-left: 0px;
margin-right: 0px;
position: absolute;
background: #e80909;
transform: rotate(2deg);
top: -1px;
left: -1px;
border-radius: 20% 25% 20% 24%;
padding: 10px 18px 18px 10px;
}
div.grb, #zastava>table {
position:absolute;
top:0px;
left: 0px;
margin:0px
}
div.grb>img, #zastava>table{
margin:0px
}
#zastava {
position: relative;
margin-bottom:120px
}
</style>
|