Rubert Base Cased Conversational

🚀 rubert-base-cased-conversational

会話用RuBERT（ロシア語、大文字小文字区別あり、12層、768隠れ層、12ヘッド、1億8000万パラメータ）は、OpenSubtitles[1]、Dirty、Pikabu、およびTaigaコーパスのソーシャルメディアセグメント[2]で学習されました。このデータを使用して会話用RuBERTモデルの新しい語彙を作成し、RuBERTでモデルを初期化しました。

2021年11月8日：MLMとNSPヘッドを持つモデルをアップロード

[1]: P. Lison and J. Tiedemann, 2016, OpenSubtitles2016: Extracting Large Parallel Corpora from Movie and TV Subtitles. In Proceedings of the 10th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2016)

[2]: Shavrina T., Shapovalova O. (2017) TO THE METHODOLOGY OF CORPUS CONSTRUCTION FOR MACHINE LEARNING: «TAIGA» SYNTAX TREE CORPUS AND PARSER. in proc. of “CORPORA2017”, international conference , Saint-Petersbourg, 2017.