Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 434 млн
Архитектура: electra · dense
Опубликована: 2 мар 2022

Ссылки

Hugging Face

electra-large-discriminator-finetuned-conll03-english

dbmdz

Разметка токеновТекст → label7 профессий

Англоязычная модель ELECTRA Large для токен-классификации и распознавания именованных сущностей в текстах.

348скачиваний за 30 дней19лайковвеса 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/electra-large-discriminator-finetuned-conll03-english — модель семейства ELECTRA, разработанная и опубликованная пользователем dbmdz на Hugging Face. Это англоязычный трансформерный энкодер ELECTRA Large, дообученный для задачи токен-классификации на наборе CoNLL-03 и предназначенный прежде всего для распознавания именованных сущностей в тексте.

Модель содержит около 433,9 млн параметров и обрабатывает контекст длиной до 512 токенов. Она работает с текстом через библиотеку Transformers и поддерживает pipeline token-classification; её можно применять для выделения сущностей, например персон, организаций, мест и других классов, предусмотренных разметкой CoNLL-03.

Сильная сторона модели — специализация на англоязычном NER вместо универсальной генерации текста. Модель не предназначена для генерации, суммаризации или мультимодальных задач; качество может снижаться на языках, доменах и типах сущностей, отличающихся от данных обучения. Лицензия в доступных источниках не установлена.

Сценарии применения

извлечение имен людей из английских текстов
выделение организаций в документах и новостях
распознавание географических названий
автоматическая разметка сущностей в англоязычных текстах
подготовка данных для поиска по сущностям

Ограничения

Модель ориентирована на английский язык и сущности, представленные в CoNLL-03; качество на других языках, доменах и типах разметки может быть ниже. Она не предназначена для генерации текста или мультимодальных задач.

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.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделей 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: ElectraForTokenClassification
Ревизия весов: 7511c97