Характеристики

Контекст: 514 токенов
Параметры: 305 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: xlm-roberta · dense
Базовая модель: xlm-roberta-base
Библиотека: transformers
Опубликована: 21 окт 2023

Ссылки

Hugging Face

multilingual-xlm-roberta-for-ner

Tirendaz

Разметка токеновТекст → label9 профессий

Дообученная XLM-RoBERTa для извлечения именованных сущностей из многоязычного текста.

14скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены1 янв 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

Tirendaz/multilingual-xlm-roberta-for-ner — дообученная Tirendaz модель XLM-RoBERTa для распознавания именованных сущностей в тексте. Она выполняет токенную классификацию и рассчитана на извлечение сущностей из многоязычных текстов. Модель содержит 305,2 млн параметров, использует архитектуру XLM-RoBERTa и поддерживает контекст до 514 токенов.

В README указаны результаты оценки: F1 0,8631 и loss 0,1415. Датасет обучения и подробности о классах сущностей не описаны. Модель распространяется в форматах PyTorch и safetensors по лицензии MIT.

Сценарии применения

извлечение имен людей и организаций из текста
поиск географических названий в документах
автоматическая разметка сущностей в многоязычных корпусах

Ограничения

Датасет обучения, поддерживаемые языки и набор классов сущностей в карточке не раскрыты; указанный F1 относится к неуточнённому набору оценки.

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.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.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

multilingual-xlm-roberta-for-ner

This model is a fine-tuned version of xlm-roberta-base on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.1415
F1: 0.8631

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 24
eval_batch_size: 24
seed: 42
optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 3

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	F1
0.257	1.0	525	0.1571	0.8183
0.1286	2.0	1050	0.1340	0.8557
0.0792	3.0	1575	0.1415	0.8631

Framework versions

Transformers 4.57.3
Pytorch 2.9.0+cu126
Datasets 4.0.0
Tokenizers 0.22.1

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: XLMRobertaForTokenClassification
Ревизия весов: 1629a3f