Cross-Lingual POS Tagger
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Carnegie Mellon University (CMU),Google Research
- Organisationsart
- Academia,Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 19 June 2011
- Autoren
- Dipanjan Das, Slav Petrov
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Part-of-speech tagging
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Trainingsdaten
- tokens
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Warum es verfolgt wird
- SOTA improvement
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Unknown
- Zitationen
- 318
"Across eight European languages, our approach results in an average absolute improvement of 10.4% over a state-of-the-art baseline, and 16.7% over vanilla hidden Markov models induced with the Expectation Maximization algorithm." evaluation datasets: CoNLL-X and CoNLL-2007
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Unsupervised Part-of-Speech Tagging with Bilingual Graph-Based Projections
- Zuletzt aktualisiert
- 1 December 2025
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
Cross-Lingual POS Tagger wurde veröffentlicht von Carnegie Mellon University (CMU),Google Research, im Land aufgezeichnet als United States of America, während June 2011. Die veröffentlichende Organisation ist als academia,Industry.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet part-of-speech tagging.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Wie es trainiert wurde
Das Einschlusskriterium: sOTA improvement.
Antworten
Cross-Lingual POS Tagger — Häufige Fragen
Cross-Lingual POS Tagger— Ist es Open-Source?
Die Lizenzierung wurde nie in unseren Quelldaten aufgezeichnet. Wir behandeln nicht angegebene Lizenzen als geschlossen, da eine nicht aufgezeichnete Lizenz keine ist, auf die man sich verlassen kann.
Cross-Lingual POS Tagger— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
Cross-Lingual POS Tagger— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Carnegie Mellon University (CMU),Google Research, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia,Industry.
Cross-Lingual POS Tagger— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in June 2011. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Cross-Lingual POS Tagger— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von part-of-speech tagging. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
Cross-Lingual POS Tagger— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
Die andere Richtung
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