Markov-driven POS tagger
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
- EURECOM
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- France
- Közölt
- 1 June 1994
- Szerzők
- Bernard Merialdo
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- 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.
- Paraméterek
- 2.4M
- Képzési adatok
- tokens
"The total number of free parameters is then: (Nw - 1).NT + (NT - 1).NT.NT." Where: Nw= Vocabulary size NT = Number of tags "In the treebank 159 different tags are used. These tags were projected on a smaller system of 76 tags designed by Evelyne Tzoukermann and Peter Brown (see Appendix). The results quoted in this paper all refer to this smaller system" So NT = 76 https://www.aclweb.org/anthology/J94-2001/ There is no direct reference to Nw, but the data is from "Lexicon and grammar in prob…
"We use the "treebank" data described in Beale (1988). It contains 42,186 sentences (about one million words) from the Associated Press." https://www.aclweb.org/anthology/J94-2001.pdf
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Hivatkozások
- 788
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Tagging English Text with a Probabilistic Model
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Háttér
Markov-driven POS tagger ki lett adva által EURECOM, az országban rögzítve mint France, alatt June 1994. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása part-of-speech tagging.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Válaszok
Markov-driven POS tagger — gyakori kérdések
Markov-driven POS tagger— Ki készítette ezt?
Kiadta EURECOM, alapján France, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
Markov-driven POS tagger— Mikor adták ki?
Kibocsátották a June 1994. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Markov-driven POS tagger— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot part-of-speech tagging. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
Markov-driven POS tagger— 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.
Markov-driven POS tagger— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
Markov-driven POS tagger— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 2.4M. "The total number of free parameters is then: (Nw - 1).NT + (NT - 1).NT.NT." Where: Nw= Vocabulary size NT = Number of tags "In the treebank 159 different tags are used. These tags were projected on a smaller system of 76 tags designed by Evelyne Tzoukermann and Peter Brown (see Appendix). The results quoted in this paper all refer to this smaller system" So NT = 76 https://www.aclweb.org/anthology/J94-2001/ There is no direct reference to Nw, but the data is from "Lexicon and grammar in probabilistic tagging of written English." which says "(the new CLAWS lexicón has almost 26,500 entries)" So tentatively Nw=26500 https://dl.acm.org/doi/10.3115/982023.982049. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.
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..