Характеристики

Контекст: 512 токенов
Архитектура: distilbert · dense
Опубликована: 4 дек 2024

Ссылки

distilbert-NER

Разметка токеновТекст → label9 профессий

Компактная англоязычная модель DistilBERT для выделения людей, организаций, мест и других именованных сущностей в тексте.

1 322скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 дек 2024

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

KnightsAnalytics/distilbert-NER — модель для распознавания именованных сущностей, основанная на архитектуре DistilBERT. По доступной карточке модели dslim/distilbert-NER с тем же названием и назначением, она дообучена на английской версии датасета CoNLL-2003 и выделяет в тексте людей, организации, местоположения и сущности категории MISC. Модель содержит около 66 млн параметров; максимальная длина контекста — 512 токенов. Метаданные указывают формат ONNX.

Модель подходит для извлечения сущностей из англоязычных новостей и похожих текстов. Обучение на CoNLL-2003 ограничивает перенос результатов на существенно отличающиеся типы текста; возможны ошибки на сложных предложениях и смещения, связанные с обучающими данными. Для модели dslim/distilbert-NER указана лицензия Apache-2.0; идентичность лицензии репозитория KnightsAnalytics отдельно не подтверждена.

Сценарии применения

извлечение имён людей из новостных статей
поиск организаций в англоязычных документах
выделение географических названий из текста
разметка именованных сущностей в новостных корпусах

Ограничения

Обучение на CoNLL-2003 может ограничивать точность на текстах, существенно отличающихся от новостных; возможны ошибки классификации сущностей в сложных предложениях.

Для каких профессий подходит9

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.11Разработка и данныеКибербезопасность и приватностьAI помогает обнаруживать киберугрозы, защищать данные и помогать реагировать на инциденты.25 задач4 232модели I.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделей II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Автор не опубликовал карточку модели.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · token-classification

Нельзя запустить

В репозитории нет весов в формате PyTorch/safetensors.

Класс архитектуры: DistilBertForTokenClassification
Ревизия весов: 13a742d