Roberta Large English Upos

🚀 roberta-large-english-upos

該項目基於預訓練模型，針對英文的詞性標註和依存句法分析進行了優化。通過使用通用依存關係數據集訓練，能為每個英文單詞準確標註通用詞性，在自然語言處理任務中具有重要價值。

🚀 快速開始

本模型可用於英文的詞性標註（POS-tagging）和依存句法分析（dependency-parsing）。以下提供了兩種使用方式：

方式一：使用transformers庫

from transformers import AutoTokenizer,AutoModelForTokenClassification
tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("KoichiYasuoka/roberta-large-english-upos")
model=AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("KoichiYasuoka/roberta-large-english-upos")

方式二：使用esupar庫

import esupar
nlp=esupar.load("KoichiYasuoka/roberta-large-english-upos")

✨ 主要特性

• 基於RoBERTa模型：本模型由 roberta-large 派生而來，繼承了其強大的語言理解能力。
• 通用詞性標註：使用 UPOS（通用詞性）對每個單詞進行標註，具有廣泛的適用性。
• 多任務支持：支持詞性標註和依存句法分析兩個自然語言處理任務。

📦 安裝指南

使用本模型前，你需要安裝相應的依賴庫。可以使用以下命令進行安裝：

pip install transformers esupar

💻 使用示例

基礎用法

# 使用transformers庫進行詞性標註和依存句法分析
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("KoichiYasuoka/roberta-large-english-upos")
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("KoichiYasuoka/roberta-large-english-upos")

高級用法

# 使用esupar庫進行更便捷的詞性標註和依存句法分析
import esupar
nlp = esupar.load("KoichiYasuoka/roberta-large-english-upos")
# 對文本進行處理
text = "This is an example sentence."
result = nlp(text)
print(result)

📚 詳細文檔

模型描述

本模型是一個基於 UD_English 數據集預訓練的RoBERTa模型，用於詞性標註和依存句法分析。它從 roberta-large 派生而來，使用 UPOS 對每個單詞進行通用詞性標註。

相關鏈接

esupar：一個使用BERT/RoBERTa/DeBERTa模型的分詞器、詞性標註器和依存句法分析器。

🔧 技術細節

• 基礎模型：FacebookAI/roberta-large
• 訓練數據集：universal_dependencies
• 詞性標註標準：UPOS（通用詞性）

📄 許可證

本項目採用 CC BY-SA 4.0 許可證。