Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 136 млн
Архитектура: bert · dense
Опубликована: 2 мар 2022

Ссылки

Hugging Face

bert-base-cased-finetuned-conll03-english

dbmdz

Разметка токеновТекст → label7 профессий

Англоязычная модель на основе BERT для распознавания именованных сущностей в тексте.

14 350скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 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

dbmdz/bert-base-cased-finetuned-conll03-english — англоязычная модель распознавания именованных сущностей, разработанная в сообществе dbmdz на основе bert-base-cased и дообученная на CoNLL-2003. Она присваивает метки токенам текста, чтобы выделять сущности, например людей, организации и географические названия. Архитектура — BERT для классификации токенов; модель содержит около 135,5 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов.

Доступны веса в форматах PyTorch, TensorFlow и Flax. Модель ориентирована на английский язык и задачу NER; перенос на другие языки или существенно отличающиеся типы текста может требовать дополнительной адаптации.

Сценарии применения

выделение имён людей в английском тексте
извлечение названий организаций из новостей
обнаружение географических названий в документах

Ограничения

Модель дообучена для английского языка на CoNLL-2003, поэтому качество на других языках и в текстах иных жанров может быть ниже. Максимальная длина входа 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 II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Автор не опубликовал карточку модели.

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: ed8292b