小型化俄英双语BERT模型支持多种自然语言处理任务
rubert-tiny是一个经过蒸馏的轻量级BERT模型,针对俄语和英语优化。模型大小仅45MB,参数量1200万,较基础BERT小10倍且速度更快。支持掩码填充、特征提取和句子相似度等NLP任务,适用于命名实体识别和情感分类等简单俄语任务。通过多语言语料库训练,可提供俄英双语对齐的句向量表示。
rubert-tiny是一个轻量级的双语BERT模型,专门为俄语和英语自然语言处理任务设计。这是一个经过蒸馏的模型,源自bert-base-multilingual-cased模型。它的文件大小仅有45MB,包含1200万个参数,相比原始BERT模型小了约10倍。
该模型使用了多个高质量数据集进行训练:
模型采用了多种训练方法:
该模型特别适合:
值得注意的是,该项目已有更新版本rubert-tiny2,拥有更大的词汇表和更好的俄语自然语言理解能力,用户可以根据具体需求选择合适的版本。