Tagging via Viterbi Decoding
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- AT&T
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 1 June 2002
- Autores
- Michael Collins
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language
- Tarea
- Binary classification, Part-of-speech tagging
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Datos de entrenamiento
- 929,000 tokens
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Confianza de registro
- Unknown
- Citas
- 2,582
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Discriminative Training Methods for Hidden Markov Models: Theory and Experiments with Perceptron Algorithms
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
De dónde vino
Tagging via Viterbi Decoding fue publicado por AT&T, en el país registrado como United States of America, durante June 2002. Sale de una organización categorizada como industry.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de binary classification, Part-of-speech tagging.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Entrenamiento y procedencia
El conjunto de entrenamiento se ejecutó a aproximadamente 929,000 tokens de texto
Respuestas
Tagging via Viterbi Decoding — preguntas comunes
Tagging via Viterbi Decoding— ¿Es de código abierto?
La licencia nunca fue registrada en nuestros datos fuente. Tratamos las licencias no declaradas como cerradas, porque una licencia no registrada no es una en la que confiar.
Tagging via Viterbi Decoding— ¿cuántos parámetros tiene?
No se ha publicado el conteo de parámetros para él, por lo que no aparece ninguna cifra de memoria o velocidad en esta página.
Tagging via Viterbi Decoding— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por AT&T, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
Tagging via Viterbi Decoding— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en June 2002. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
Tagging via Viterbi Decoding— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de binary classification, Part-of-speech tagging. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
Tagging via Viterbi Decoding— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.