/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
137 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
bert · dense
Опубликована
8 сен 2022

reddit-ner-place_names

Разметка токеновТекст → label3 профессии

Англоязычная BERT-модель извлекает названия мест из текста социальных сетей и комментариев Reddit.

696скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены31 окт 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

Модель cjber/reddit-ner-place_names — англоязычная модель распознавания именованных сущностей, разработанная дообучением bert-base-uncased. Она предназначена для извлечения названий мест из текста социальных сетей, включая комментарии Reddit; остальные типы сущностей исключены из разметки. Модель обучена на WNUT 17 и 498 дополнительных комментариях Reddit.

Архитектура — BERT для классификации токенов, размер — 136,7 млн параметров, контекст — до 512 токенов. Модель рассчитана на английский текст и может распознавать названия мест с учётом контекста, например отличать упоминание города от названия футбольной команды. Репозиторий содержит веса PyTorch и Safetensors. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • извлечение названий городов и мест из комментариев Reddit
  • распознавание географических названий в сообщениях соцсетей
  • поиск упоминаний локаций в англоязычном пользовательском тексте

Ограничения

Модель предназначена только для извлечения названий мест из английского текста; остальные типы сущностей в её целевую разметку не входят. Контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Reddit NER for place names

Fine-tuned bert-base-uncased for named entity recognition, trained using wnut_17 with 498 additional comments from Reddit. This model is intended solely for place name extraction from social media text, other entities have therefore been removed.

This model was created with two key goals:

  1. Improved NER results on social media
  2. Target only place names

Model code

For the model code please see the following Model GitHub Repository.

Metonymy

In theory this model should be able to detect and ignore metonyms. For example in the sentence:

Manchester played Liverpool last night in Liverpool.

Both Manchester and the first Liverpool mention refer to football teams, therefore the model outputs:

[
    {
        "entity_group": "location",
        "score": 0.9975672,
        "word": "liverpool",
        "start": 42,
        "end": 51,
    }
]

Use in transformers

from transformers import pipeline

generator = pipeline(
    task="ner",
    model="cjber/reddit-ner-place_names",
    tokenizer="cjber/reddit-ner-place_names",
    aggregation_strategy="first",
)

out = generator("I like reading books. I live in Reading.")

out gives:

[
    {
        "entity_group": "location",
        "score": 0.94123614,
        "word": "reading",
        "start": 32,
        "end": 39,
    }
]

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
e32961e

0 моделей