Характеристики

Контекст: 1 024 токена
Параметры: 81,8 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: deberta-v2 · dense
Базовая модель: lv-deberta-base
Библиотека: transformers
Опубликована: 8 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

ortix-seg-lv-base

Baltrix-AI

Разметка токеновТекст → label5 профессий

Дообученная модель DeBERTa V2 для восстановления границ предложений в латышском тексте.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Ortix Seg LV Base — модель Baltrix из выпуска Ortix для выделения границ предложений в письменном латышском тексте. Она предназначена для очистки документов, обработки корпусов и подготовки текста к поиску и другим языковым конвейерам.

Модель использует архитектуру DeBERTa V2 для классификации токенов; вариант Base содержит 6 слоёв. По метаданным, в модели 81,8 млн параметров, контекст составляет 1024 токена. Для применения предусмотрен пакет ortix-seg, который использует конфигурацию сегментации и правила постобработки для латышского языка.

Модель дообучена на базе AiLab-IMCS-UL/lv-deberta-base и распространяется по лицензии Apache-2.0. Она рассчитана на сегментацию латышского текста; качество на других языках и задачах не заявлено.

Сценарии применения

разделение латышского текста на предложения
восстановление границ предложений в документах
сегментация латышских корпусов
подготовка латышских документов к поиску и индексации

Ограничения

Предназначена для сегментации письменного латышского текста; применение к другим языкам или задачам не заявлено. Для использования рекомендуется runtime-пакет ortix-seg с предусмотренными правилами постобработки.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей I.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделей I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

Также подходит для

I.1Поиск и навигация по информации

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Ortix

Ortix Seg LV Base

Latvian sentence segmentation model for detecting sentence boundaries in written Latvian text.

This model is part of the Ortix release by Baltrix. It is intended for document cleanup, corpus processing, retrieval preprocessing, and other Latvian text-processing pipelines where sentence boundaries need to be recovered reliably.

The base variant is a 6-layer token-classification model tuned for Latvian sentence-boundary detection.

Use

pip install ortix-seg

from ortix.seg import SentenceSegmenter

segmenter = SentenceSegmenter.from_pretrained("Baltrix-AI/ortix-seg-lv-base")
spans = segmenter.segment("Pirmais teikums. Otrais teikums.")

The ortix-seg runtime applies the release-time segmentation configuration and Latvian postprocessing rules.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · token-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: DebertaV2ForTokenClassification
Ревизия весов: 039d833