FrameNet role labeling
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Organisatie
- University of Rochester
- Organisatietype
- Academia
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 1 September 2000
- Auteurs
- Daniel Gildea, Daniel Jurafsky
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Language
- Taak
- Language Structure Modeling
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- Training gegevens
- 99,232 tokens
Abstract: "The system is based on statistical classifiers trained on roughly 50,000 sentences"
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Citaties
- 2,499
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Automatic Labeling of Semantic Roles
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Over dit model
FrameNet role labeling werd gepubliceerd door University of Rochester, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens September 2000. De publicerende organisatie is geclassificeerd als academia.
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language Structure Modeling.
Omdat de weights niet beschikbaar zijn, zijn geen van de hardwarefiguren elders op deze site van toepassing op het.
Training en herkomst
Het is getraind op een corpus van ongeveer 99,232 tekstokens
Antwoorden
FrameNet role labeling — veelgestelde vragen
FrameNet role labeling— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door University of Rochester, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als academia.
FrameNet role labeling— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in September 2000. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
FrameNet role labeling— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language Structure Modeling. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.
FrameNet role labeling— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.
FrameNet role labeling— is het open-source?
De licenties werden nooit vastgelegd in onze brondocumenten. We beschouwen niet-verklaarde licenties als gesloten, omdat een niet-vastgelegde licentie er geen is om op te vertrouwen.
FrameNet role labeling— hoeveel parameters heeft het?
Er is geen parameter telling gepubliceerd, daarom verschijnt er geen geheugen of snelheidsfiguur op deze pagina.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.