Tagging via Viterbi Decoding

Zárt súlyok AT&T June 2002

Nincs becslés

Nincs hardver követelmény ennek a modellnek

A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..

Nyilvántartásban

Teljes specifikáció

Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..

Eredet

Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.

Szervezet
AT&T
Szervezet típusa
Industry
Ország
United States of America
Közölt
1 June 2002
Szerzők
Michael Collins

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány
Language
Feladat
Binary classification, Part-of-speech tagging

Méret

Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.

Képzési adatok
929,000 tokens

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Nyilvántartási bizalom
Unknown
Hivatkozások
2,582

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Discriminative Training Methods for Hidden Markov Models: Theory and Experiments with Perceptron Algorithms
Utoljára frissítve
28 November 2025

Mit jelentenek a számok

Honnan jött

Tagging via Viterbi Decoding ki lett adva által AT&T, az országban rögzítve mint United States of America, alatt June 2002. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.

Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása binary classification, Part-of-speech tagging.

Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.

Képzés és származás

A tanító készlet kb. futott 929,000 szöveg tokenjei

Válaszok

Tagging via Viterbi Decoding — gyakori kérdések

01

Tagging via Viterbi Decoding— Nyílt forráskódú?

A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.

02

Tagging via Viterbi Decoding— Hány paramétere van?

Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.

03

Tagging via Viterbi Decoding— Ki készítette ezt?

Kiadta AT&T, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

04

Tagging via Viterbi Decoding— Mikor adták ki?

Kibocsátották a June 2002. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

05

Tagging via Viterbi Decoding— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot binary classification, Part-of-speech tagging. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.

06

Tagging via Viterbi Decoding— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 28 November 2025

A másik irány

Másik oldalról nézve?

Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..