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ukr-roberta-base

ukr-roberta-base

乌克兰文HuggingFace模型的语料库预训练

该项目使用乌克兰语言的多种语料库，并结合HuggingFace的Roberta分词器进行了处理。所使用的语料包括乌克兰维基百科、OSCAR数据集及社交网络样本。通过V100硬件加速的方法，预训练出与roberta-base-cased架构类似的模型，拥有12层、768个隐藏单元和125M参数。有关详细的训练配置和技术细节，请参阅原始项目。

HuggingFace开源项目模型GithubHuggingfaceukr-roberta-baseUkrainian Wikipedia训练数据语言模型
GitHubHugging Face文档

ukr-roberta-base项目介绍

项目背景

ukr-roberta-base是一个为乌克兰语设计的语言模型，其目的是提高对乌克兰语文本的理解和处理能力。这一项目采用了流行的Roberta架构，并经过特殊训练以适应乌克兰语的特点，从而为相关的自然语言处理任务提供支持。

训练语料

为了让ukr-roberta-base具备良好的文本分析能力，研究人员使用了大量的乌克兰语语料库进行预训练。具体包括：

  • 乌克兰维基百科（2020年5月版本）

    • 包含18,001,466行文本
    • 含有约201,207,739个单词
    • 字符数达到2,647,891,947

  • 乌克兰OSCAR去重数据集

    • 提供56,560,011行文本
    • 含有约2,250,210,650个单词
    • 总字符数为29,705,050,592

  • 取自社交网络的样本文本

    • 提供11,245,710行文本
    • 含有约128,461,796个单词
    • 字符总数为1,632,567,763

以上语料合计形成了一个庞大的训练集，共计85,807,187行，2,579,880,185个单词，以及33,985,510,302个字符。这些语料经过拼接并使用HuggingFace的Roberta分词器进行了分词处理。

预训练细节

在技术实现上，ukr-roberta-base模型采用了HuggingFace提供的教程代码进行训练，其模型架构为roberta-base-cased，包括12层网络、768维隐藏单元、12个注意头，并拥有1.25亿个参数。实际训练过程中，共使用了4个V100 GPU进行了大约85小时的训练。模型的训练配置可以在原始代码库中找到详细信息。

作者信息

该项目由Vitalii Radchenko主导开发，感兴趣的朋友可以在推特上@vitaliradchenko找到他以取得进一步联系。

ukr-roberta-base的推出为乌克兰语的自然语言处理提供了强有力的工具，能在翻译、文本生成、情感分析等多个领域发挥作用。通过使用这一模型，开发者可以更好地理解和处理乌克兰语数据，从而在相关应用中实现更高的智能和效率。

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