lm legal es
1.0.0
Dieses Repository enthält die Seite für zwei Hauptressourcen für den spanischen Rechtsbereich:
Das Repository und der Vordruck werden mit größeren Modellen, Bewertungen usw. aktualisiert.
Es gibt nur wenige Modelle, die für die spanische Sprache ausgebildet sind. Einige der Modelle wurden mit einer geringen Ressource, unreinen Korpora, geschult. Diejenigen, die aus dem spanischen Nationalen Plan für Sprachtechnologien abgeleitet wurden, sind eine kompetente Lösung mehrerer Aufgaben und wurden mit großen, sauberen Korpora geschult. Die spanische Sprache der rechtlichen Domänen könnte jedoch eine unabhängige Sprache für sich genommen sein. Wir haben daher von Grund auf ein spanisches Rechtsmodell erstellt, das ausschließlich auf rechtliche Korpora geschult wurde.
In Arbeit arbeiten.
| Korpusname | Größe (GB) | Token (m) |
|---|---|---|
| Procesos -Strafe | 0,625 | 0,119 |
| JRC Acquis | 0,345 | 59.359 |
| Códigos Electrónicos Universitarios | 0,077 | 11.835 |
| Códigos Electrónicos | 0,080 | 12.237 |
| Doctrina de la Fiscalía General Del Estado | 0,017 | 2.669 |
| Legislación Boe | 3.600 | 578.685 |
| Abogacía del Estado Boe | 0,037 | 6.123 |
| Consejo de Estado: Dictámenes | 0,827 | 135.348 |
| Spanischer Eurlex | 0,001 | 0,072 |
| UN -Auflösungen | 0,023 | 3.539 |
| Spanischer Dogc | 0,826 | 132.569 |
| Spanischer Multiun | 2.200 | 352.653 |
| Consultas Tributarias Generales y Vinculantes | 0,466 | 77.691 |
| Constitución Española | 0,002 | 0,018 |
| Coppa Patents Corpus | 0,002 | - - |
| Biomedizinische Patente | 0,083 | - - |
Sie können Ihr Modell für verschiedene nachgeschaltete Aufgaben mit den Skripten trainieren, die das Umarmungsgesicht bietet (Namenserkennung, Kleberaufgaben und andere).
from transformers import AutoModelForMaskedLM
from transformers import AutoTokenizer , FillMaskPipeline
from pprint import pprint
tokenizer_hf = AutoTokenizer . from_pretrained ( 'PlanTL-GOB-ES/RoBERTalex' )
model = AutoModelForMaskedLM . from_pretrained ( 'PlanTL-GOB-ES/RoBERTalex' )
model . eval ()
pipeline = FillMaskPipeline ( model , tokenizer_hf )
text = f"¡Hola <mask>!"
res_hf = pipeline ( text )
pprint ([ r [ 'token_str' ] for r in res_hf ])Wenn diese Arbeit hilfreich ist, zitieren Sie sie bitte:
@misc{gutierrezfandino2021legal,
title={Spanish Legalese Language Model and Corpora},
author={Asier Gutiérrez-Fandiño and Jordi Armengol-Estapé and Aitor Gonzalez-Agirre and Marta Villegas},
year={2021},
eprint={2110.12201},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL}
}
? Wir sind daran interessiert, (1) unsere Korpora zu erweitern, um größere Modelle (2) das Modell in anderen Aufgaben zu bewerten/auszubilden.
Für Fragen zu dieser Arbeit wenden Sie sich an [email protected]
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