Kazakh Morphology and POS
Collection
Models and annotated data for morphology, segmentation and POS tagging. Модели и разметка для морфологии, сегментации и частеречной разметки. • 16 items • Updated
You need to agree to share your contact information to access this model
This repository is publicly accessible, but you have to accept the conditions to access its files and content.
Бұл репозиторийге қолжетімділік өтінім бойынша беріледі. Өзіңіз туралы және деректерді қалай қолданатыңыз туралы жазыңыз — өтінімді TilQazyna командасы қарайды. · Доступ к репозиторию выдаётся по заявке. Расскажите о себе и о том, как собираетесь использовать данные — заявку рассматривает команда TilQazyna. · Access to this repository is granted on request. Tell us who you are and how you plan to use the material; the TilQazyna team reviews each application.
Log in or Sign Up to review the conditions and access this model content.
kazakh-pos-xlm-roberta
Қазақ мәтініндегі сөз таптарын белгілеу моделі · Модель разметки частей речи в казахском тексте · Kazakh part-of-speech tagging model
Қазақша
kazakh-pos-xlm-roberta — қазақ сөйлемдеріндегі әр token-ге сөз табын белгілейтін 3.9 МБ модель репозиторийі. XLM-RoBERTa-base негізіндегі жіктеуіш 1 147 белгіленген қазақ сөйлемімен оқытылған.
Құрылымы
| Сипаттама | Мәні |
|---|---|
| Базалық модель | XLM-RoBERTa-base |
| Тапсырма | Token деңгейіндегі POS жіктеу |
| Архитектура | XLM-RoBERTa, Dropout, сызықтық жіктеуіш |
| Оқыту деректері | 1 147 белгіленген сөйлем |
| Checkpoint | kazakh_pos_model_complete.pt |
Репозиторийде FastAPI қолданбасы, Docker конфигурациясы, оқыту мен тазалауға арналған код және нәтижелер каталогтары бар. Нәтиже файлдарында оқыту қисықтары, confusion matrix және жиынтық статистика сақталған.
Қолданба мәтінді API арқылы өңдейді.
Қалай іске қосуға болады
hf download TilQazyna/kazakh-pos-xlm-roberta --local-dir kazakh-pos-xlm-roberta
cd kazakh-pos-xlm-roberta
python app.py
Қосымша POST /predict сұрауын қабылдайды. Сұрау денесі мәтіні бар JSON объектісі түрінде беріледі, ал статикалық интерфейс 8000 портында ашылады.
Қолжетімділік
Карточка мен репозиторийдегі файлдар тізімін өтінімсіз көруге болады. Жүктеу «Request access» арқылы жіберілген өтінімді TilQazyna командасы мақұлдаған соң ашылады.
Байланысты репозиторийлер
Модель kaz-pos-corpus деректерімен оқытылған. Байланысты POS шешімдері: xlm-roberta-kazakh-pos және kazakh-pos-tagger.
Русский
kazakh-pos-xlm-roberta — репозиторий объёмом 3.9 МБ с моделью, которая присваивает часть речи каждому token в казахском предложении. Классификатор на основе XLM-RoBERTa-base обучен на 1 147 размеченных предложениях.
Устройство
| Характеристика | Значение |
|---|---|
| Базовая модель | XLM-RoBERTa-base |
| Задача | POS-классификация на уровне token |
| Архитектура | XLM-RoBERTa, Dropout, линейный классификатор |
| Обучающие данные | 1 147 размеченных предложений |
| Checkpoint | kazakh_pos_model_complete.pt |
В репозитории лежат приложение FastAPI, конфигурация Docker, код обучения и очистки, а также каталоги с результатами. Файлы результатов содержат кривые обучения, confusion matrix и сводную статистику.
Как запустить
hf download TilQazyna/kazakh-pos-xlm-roberta --local-dir kazakh-pos-xlm-roberta
cd kazakh-pos-xlm-roberta
python app.py
Приложение принимает запросы POST /predict с текстом в JSON. Статический интерфейс работает на порту 8000.
Доступ
Карточка и перечень файлов видны без авторизации. Скачивание открывается после одобрения командой TilQazyna заявки, отправленной через «Request access».
Связанные репозитории
Модель обучена на kaz-pos-corpus. Связанные решения для POS-разметки: xlm-roberta-kazakh-pos и kazakh-pos-tagger.
English
kazakh-pos-xlm-roberta is a 3.9 MB repository for a model that assigns a part-of-speech label to each token in a Kazakh sentence. The XLM-RoBERTa-base classifier was trained on 1,147 annotated sentences.
Architecture
| Property | Value |
|---|---|
| Base model | XLM-RoBERTa-base |
| Task | Token-level POS classification |
| Architecture | XLM-RoBERTa, Dropout, linear classifier |
| Training data | 1,147 annotated sentences |
| Checkpoint | kazakh_pos_model_complete.pt |
The repository contains a FastAPI application, Docker configuration, training and cleaning code, and result directories. The result files cover training curves, confusion matrices, and summary statistics.
Running the service
hf download TilQazyna/kazakh-pos-xlm-roberta --local-dir kazakh-pos-xlm-roberta
cd kazakh-pos-xlm-roberta
python app.py
The application accepts POST /predict requests carrying text in JSON. Its static interface runs on port 8000.
Access
The card and repository file list are visible without approval. Downloads become available after the TilQazyna team approves a submission made through “Request access.”
Related repositories
The model was trained on kaz-pos-corpus. Related POS systems are xlm-roberta-kazakh-pos and kazakh-pos-tagger.
Лицензия · License: apache-2.0 · TilQazyna