Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 138 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: bert · dense
Опубликована: 2 мар 2022

Ссылки

Hugging Face

da-ner-base

alexandrainst

Разметка токеновТекст → label7 профессий

BERT-модель для извлечения персон, организаций, мест и других именованных сущностей из датского текста.

261скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 сен 2023

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

alexandrainst/da-ner-base — модель на базе BERT, дообученная Институтом Александры на распознавание именованных сущностей в датских предложениях. Она присваивает токенам метки в формате BIO для персон, организаций, географических названий и прочих сущностей. Модель обучена на наборе данных DaNE и основана на датской предварительно обученной модели BERT от BotXO. Архитектура — BertForTokenClassification, размер — 137,8 млн параметров, длина контекста — до 512 токенов. Доступны веса PyTorch и TensorFlow.

Модель подходит для извлечения сущностей из датских текстов, например для индексации документов и анализа новостей. Она рассчитана на датский язык и не предназначена для распознавания сущностей в других языках. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

извлечение имен людей из датских документов
поиск организаций в датских новостях
распознавание географических названий в датском тексте
разметка сущностей для индексации датских текстов

Ограничения

Модель предназначена для датского языка и меток PER, ORG, LOC и MISC; качество на других языках и типах сущностей не подтверждено. Максимальный контекст составляет 512 токенов.

Для каких профессий подходит7

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

BERT fine-tuned for Named Entity Recognition in Danish

The model tags tokens (in Danish sentences) with named entity tags (BIO format) [PER, ORG, LOC, MISC]. The pretrained language model used for fine-tuning is the Danish BERT by BotXO.

See the DaNLP documentation for more details.

Here is how to use the model:

from transformers import BertTokenizer, BertForTokenClassification

model = BertForTokenClassification.from_pretrained("alexandrainst/da-ner-base")
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("alexandrainst/da-ner-base")

Training Data

The model has been trained on the DaNE.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · token-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: BertForTokenClassification
Ревизия весов: 3291538