lm legal es
1.0.0
이 저장소에는 스페인 법적 영역의 두 가지 주요 리소스에 대한 페이지가 포함되어 있습니다.
저장소 및 사전 인쇄물은 더 큰 모델, 평가 등으로 업데이트됩니다.
스페인어를 위해 훈련 된 모델은 거의 없습니다. 일부 모델은 낮은 자원 인 부정한 Corpora로 교육을 받았습니다. 언어 기술에 대한 스페인 국가 계획에서 파생 된 사람들은 여러 작업을 능숙하게 해결하고 대규모 Clean Corpora를 사용하여 교육을 받았습니다. 그러나 스페인의 법적 영역 언어는 독립적 인 언어 자체를 생각할 수 있습니다. 따라서 우리는 Legal Corpora에서 독점적으로 훈련 된 스페인에서 스페인 법률 모델을 만들었습니다.
진행중인 작업.
| 코퍼스 이름 | 크기 (GB) | 토큰 (M) |
|---|---|---|
| Procesos Penales | 0.625 | 0.119 |
| JRC 인수 | 0.345 | 59.359 |
| Códigos Electónicos 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 |
| 스페인 유전자 | 0.001 | 0.072 |
| 유엔 결의안 | 0.023 | 3.539 |
| 스페인어 dogc | 0.826 | 132.569 |
| 스페인의 멀티 un | 2.200 | 352.653 |
| Consumas Tributarias Generales y Vinculantes | 0.466 | 77.691 |
| Constitución española | 0.002 | 0.018 |
| Coppa 특허 코퍼스 | 0.002 | - |
| 생의학 특허 | 0.083 | - |
Hugging Face가 제공하는 스크립트 (이름 엔티티 인식, 접착제 작업 및 기타)를 사용하여 다양한 다운 스트림 작업에 대해 모델을 교육 할 수 있습니다.
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 ])이 작업이 도움이되면 인용하십시오.
@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}
}
? 우리는 (1) 더 큰 모델을 만들기 위해 Corpora를 확장하는 데 관심이 있습니다 (2) 다른 작업에서 모델을 평가/훈련시킵니다.
이 작업에 관한 질문은 [email protected]로 문의하십시오
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