Использование RuGPT3-XL модели для соревнования RuNormAS

В статье представлена методология тонкой настройки языковой модели RuGPT3-XL (генеративный предварительно обученный трансформатор-3 для русского языка) для задачи нормализации текстовых промежутков. Лучшее решение достигло точности 0,9645 для общей задачи spans и 0,9575 для задачи именованных сущностей. Решения находятся в открытом доступе: https://github.com/RussianNLP/RuNormAS-solution

Читать еще

Управление исследований и инноваций • Управление внутрибанковской безопасности
17 апреля 23
Создание инструмента второго мнения для классического полиграфа
Асонов Дмитрий Валерьевич, Крылов Максим Андреевич, Омелюсик Владимир Степанович, Рябикина Анастасия Евгеньевна, Литвинов Евгений Вячеславович, Митрофанов Максим Алексеевич, Михайлов Максим Алексеевич, Ефимов Альберт Рувимович
Управление исследований и инноваций
Управление исследований и инноваций
08 февраля 23
Наука в Сбере 2022

Мы используем cookies и аналогичные технологии для улучшения работы сайта и повышения удобства его использования.
Условия использования описаны в Уведомлении об обработке персональных данных сайтом и Политике в отношении Сookies и аналогичных технологий для сайта.