GreenMap/qwen3.5-2b-ru-json-extractor

🇷🇺 Russian Product Attribute Extractor (Qwen3.5-2B Fine-tuned)

Модель для извлечения характеристик из русскоязычных текстов с выводом в JSON.

Основана на Qwen/Qwen3.5-2B-Base и дообучена под задачу extraction.

---

🔧 Возможности

• Извлечение характеристик из текста
• Работа с неструктурированными описаниями
• Вывод строго в формате JSON

---

📥 Формат входа

Извлеки любую характеристику из текста. Выведи в формате JSON: {"name":"","values":[{"stringValue":""}]}
Текст: <ВАШ ТЕКСТ>
Ответ:

---

📤 Формат выхода

{
  "name": "Название характеристики",
  "values": [
    {
      "stringValue": "Значение"
    }
  ]
}

---

🚀 Пример использования

from transformers import pipeline

pipe = pipeline(
    "text-generation",
    model="GreenMap/qwen3.5-2b-ru-json-extractor",
    tokenizer="GreenMap/qwen3.5-2b-ru-json-extractor",
    device=0,
    trust_remote_code=True,
)

def build_prompt(text: str) -> str:
    return (
        "Извлеки любую характеристику из текста. Выведи в формате JSON: "
        "{\"name\":\"\",\"values\":[{\"stringValue\":\"\"}]}\n"
        f"Текст: {text}\n"
        "Ответ:\n"
    )

text = "выкл. авт. NXB-63"

prompt = build_prompt(text)

result = pipe(
    prompt,
    max_new_tokens=256,
    do_sample=False,
)

output = result[0]["generated_text"]
json_part = output.split("Ответ:\n")[-1].strip()

print(json_part)

---

⚙️ Рекомендуемые параметры

max_new_tokens=256
do_sample=False

---

⚠️ Ограничения

• Извлекает одну характеристику за раз
• Требует строгого формата prompt

---

🏋️ Обучение

• Базовая модель: Qwen/Qwen3.5-2B-Base
• Тип: full fine-tuning
• Формат данных:

{
  "prompt": "...Ответ:\n",
  "response": "{...}"
}

---

📌 Применение

• Парсинг характеристик товаров
• Обработка технических описаний
• Извлечение структурированных данных