Дообученная на датасете NER модель XLM-RoBERTa для распознавания именованных сущностей в текстах на хинди.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Monolingual-Hindi-NER-Model — модель распознавания именованных сущностей на хинди, разработанная Sankalp-Bahad. Она создана дообучением XLM-RoBERTa Base и предназначена для токенной классификации в задачах NER: выделения сущностей в тексте с присвоением меток токенам. Модель содержит 305,2 млн параметров, построена на архитектуре XLM-RoBERTa и принимает текстовый контекст длиной до 514 токенов.
Модель подходит для разметки сущностей в текстах на хинди и интеграции NER в NLP-конвейеры. Репозиторий использует формат safetensors; лицензия — CC BY 4.0.
Модель предназначена для хинди; качество на других языках не заявлено. Контекст ограничен 514 токенами.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model is developed by fine-tuning XLM-Roberta-Base on the NER-Dataset.
The following hyperparameters were used during training:
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers · token-classification
Подбираем GPU…