--- license: cc-by-sa-4.0 datasets: - jerteh/cc100-sr-jerteh - jerteh/SrpWiki - jerteh/SrpELTeC - srwac language: - sr tags: - srpski - Serbian - RoBERTa - BERT - MaskedLM ---

jerteh-355 — Najveći BERT model specijalno obučen za srpski jezik.

Pored skupova navedenih u metapodacima, 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.") ``` ``` [{'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 ```

U slučaju potrebe za bržim modelom, pogledajte jerteh-125 — mali BERT model za srpski jezik.

U slučaju potrebe za generativnim modelom, pogledajte gpt2-orao i gpt2-vrabac

Autor
Mihailo Škorić
@procesaur
## Citiranje ```bibtex @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} } ```