SciBERT (scivocab uncased)

التضميناتغير متاح
من Communityمعرّف النموذج: scibert-scivocab-uncased

AllenAI BERT-base pretrained from scratch on 1.14M scientific papers (mostly biomedical and computer science) with its own scientific WordPiece vocabulary. Used as a feature extractor it gives 768-dim contextual embeddings tuned to scientific text, outperforming general BERT on tasks like NER and relation extraction in research corpora.

الحالة
غير متاح
السياق
512 رمز
Input → output
نص → متجه
مطور
Community
تم التحديث
23 سبتمبر 2026

SciBERT (scivocab uncased) غير متاح حالياً

يمكنك قراءة التفاصيل على هذه الصفحة. اختر أحد البدائل المتاحة أدناه لتشغيل نموذج مماثل على الفور.

انتقل إلى البدائل
01

نماذج قابلة للمقارنة

الكل في هذه الفئة
02

Playground

جرّب SciBERT (scivocab uncased)

الإدخال والإخراج

غير متاح حالياً

غير متاح حالياً.

ساحة اللعب معطلة. يمكنك العثور على نماذج مماثلة في نفس الفئة: استعرض البدائل

جرّب SciBERT (scivocab uncased)

0 / 4,000

Scientific text to embed

يشغّل النموذج مرتين (يتم الفواتير مرتين).

النتيجة
يظهر المتجه هنا.

هذا التشغيل

لا يوجد سعر – غير متاح حالياً.

جديد هنا؟

10 رصيد مجاني (‏0.10 US$) عند التسجيل باستخدام Google

قابل للاستخدام 24 ساعة بعد التسجيل، حتى 5 تشغيل يومياً وبحد أقصى 2 رصيد لكل تشغيل. طرق تسجيل الدخول الأخرى تبدأ بدون رصيد.

03

حول SciBERT (scivocab uncased)

الملخصاعتباراً من 23 سبتمبر 2026

SciBERT (scivocab uncased) هو نموذج من Community في فئة التضمينات. SciBERT (scivocab uncased) غير متاح حالياً على Railwail. نافذة السياق تحتوي على 512 رموز.

SciBERT is a BERT-base model trained on a large corpus of full-text scientific papers from Semantic Scholar. Unlike vanilla BERT it uses scivocab, a WordPiece vocabulary built directly from scientific text, which improves token coverage for domain terminology. This scivocab-uncased checkpoint is the most downloaded variant. Through the Hugging Face feature-extraction pipeline it returns token-level hidden states; mean-pool or take the [CLS] vector for sentence or document embeddings in scientific search and classification pipelines.
04

التسعير

غير متاح حالياً. لا يوجد سعر لهذا النموذج في الوقت الحالي، لذا لا يمكن تشغيله.

05

API

استدعِ SciBERT (scivocab uncased) باستخدام مفتاح Railwail API الخاص بك. استخدم معرّف النموذج هذا في الطلب:

غير متاح حالياً

النموذج ليس له سعر موثق أو معطل؛ يتم رفض استدعاءات API.

06

المواصفات

معرّف النموذج
scibert-scivocab-uncased
مطور
Community
الإدخال
نص
الإخراج
متجه
نافذة السياق
512 رمز
تم تحديث إدخال الكتالوج
23 سبتمبر 2026

معاملات الإدخال

المدخلات والإعدادات من مخطط إدخال النموذج. يوضح المثال في قسم API أيها تقبل API.

  • inputsمطلوب

    Scientific text to embed

    النوع: نص
    الافتراضي: –
    القيم المسموحة: حتى 4,000 حرف

الوسوم

  • science
  • embedding
  • research
  • huggingface
  • scibert
  • allenai
  • biomedical
  • bert
07

حالات الاستخدام

08

الأسئلة الشائعة

ما هو SciBERT (scivocab uncased)؟

SciBERT (scivocab uncased) هو نموذج من Community في فئة التضمينات. إنه مدرج على Railwail لكن لا يمكن تشغيله في الوقت الحالي.

كم تكلفة SciBERT (scivocab uncased) على Railwail؟

لا يمكن تشغيل SciBERT (scivocab uncased) على Railwail في الوقت الحالي، لذا لا يوجد سعر حالي. البدائل المتاحة مع الأسعار مدرجة أسفل هذه الصفحة.

ما حجم نافذة السياق في SciBERT (scivocab uncased)؟

نافذة السياق في SciBERT (scivocab uncased) تحتوي على 512 رموز.

ما سرعة SciBERT (scivocab uncased)؟

لا توجد عمليات تشغيل مقاسة كافية لـ SciBERT (scivocab uncased) على Railwail حتى الآن لتحديد وقت التشغيل. يعتمد على الإدخال والإعدادات والحمل لدى المزود.

هل SciBERT (scivocab uncased) أفضل من OpenAI text-embedding-3-large؟

هذا يعتمد على المهمة. SciBERT (scivocab uncased) (Community) و OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) كلاهما نموذج في فئة التضمينات. تعرض صفحة المقارنة أسعارهما والمواصفات جنباً إلى جنب.

قارن SciBERT (scivocab uncased) و OpenAI text-embedding-3-large

هل يمكنني استخدام SciBERT (scivocab uncased) الآن؟

غير متاح حالياً. تبقى الصفحة متصلة؛ البدائل المتاحة من نفس الفئة مدرجة أسفل.

جميع النماذج عبر API واحدة

مفتاح API واحد لكل نموذج على Railwail. يتم احتساب الاستخدام من الأرصدة المدفوعة مقدماً، 1 رصيد = ‏0.01 US$.