/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
195 млн
Архитектура
bert · dense
Опубликована
17 янв 2023

lenu_CZ

Классификация текстаТекст → label5 профессий

Дообученная многоязычная BERT-модель определяет код правовой формы чешской организации по её названию.

29скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 сен 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

LENU_CZ — модель классификации текста, разработанная GLEIF и Sociovestix Labs совместно для определения кода правовой формы организации (ELF) по её названию в чешской юрисдикции. Она предназначена для извлечения структурированных сведений о правовой форме из неструктурированных названий юридических лиц, например при проверке и сверке данных организаций.

Модель основана на многоязычной uncased-версии BERT и дообучена на чешских юридических наименованиях и кодах ELF из данных системы Global Legal Entity Identifier. Архитектура — BERT для классификации последовательностей; размер — 194,6 млн параметров, максимальный контекст — 512 токенов. Модель выдаёт оценку класса правовой формы, соответствующего стандарту ISO 20275.

Модель рассчитана на чешские юридические лица и специализированную классификацию правовых форм. Рекомендации с низкой оценкой следует проверять вручную. Лицензия — Creative Commons CC0.

Сценарии применения

  • Определение правовой формы компании по названию на чешском языке
  • Присвоение кода ELF организациям в базе данных
  • Нормализация юридических наименований для мастер-данных
  • Проверка и обогащение записей организаций при скрининге идентичности

Ограничения

Модель предназначена для юридических лиц чешской юрисдикции. Результаты с низкой оценкой могут требовать ручной проверки.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

LENU - Legal Entity Name Understanding for Czech Republic

A Bert (multilingual uncased) model fine-tuned on czech legal entity names (jurisdiction CZ) from the Global Legal Entity Identifier (LEI) System with the goal to detect Entity Legal Form (ELF) Codes.



Model Description

The model has been created as part of a collaboration of the Global Legal Entity Identifier Foundation (GLEIF) and Sociovestix Labs with the goal to explore how Machine Learning can support in detecting the ELF Code solely based on an entity's legal name and legal jurisdiction. See also the open source python library lenu, which supports in this task.

The model has been trained on the dataset lenu, with a focus on czech legal entities and ELF Codes within the Jurisdiction "CZ".

  • Developed by: GLEIF and Sociovestix Labs
  • License: Creative Commons (CC0) license
  • Finetuned from model [optional]: bert-base-multilingual-uncased
  • Resources for more information: Press Release

Uses

An entity's legal form is a crucial component when verifying and screening organizational identity. The wide variety of entity legal forms that exist within and between jurisdictions, however, has made it difficult for large organizations to capture legal form as structured data. The Jurisdiction specific models of lenu, trained on entities from GLEIF’s Legal Entity Identifier (LEI) database of over two million records, will allow banks, investment firms, corporations, governments, and other large organizations to retrospectively analyze their master data, extract the legal form from the unstructured text of the legal name and uniformly apply an ELF code to each entity type, according to the ISO 20275 standard.

Licensing Information

This model, which is trained on LEI data, is available under Creative Commons (CC0) license. See gleif.org/en/about/open-data.

Recommendations

Users should always consider the score of the suggested ELF Codes. For low score values it may be necessary to manually review the affected entities.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertForSequenceClassification
Ревизия весов
baf539c

0 моделей