/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
20,4 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
electra · dense

electra-small-discriminator-finetuned-ner

Разметка токеновТекст → label7 профессий

Компактная модель ELECTRA для распознавания именованных сущностей в тексте, дообученная на WikiAnn.

71скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены24 янв 2022

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 dbsamu/electra-small-discriminator-finetuned-ner — компактная модель Google ELECTRA Small, дообученная для распознавания именованных сущностей на датасете WikiAnn. Она присваивает метки токенам текста и предназначена для извлечения сущностей в задачах обработки естественного языка. Модель содержит 20,4 млн параметров, использует архитектуру ElectraForTokenClassification и принимает последовательности длиной до 512 токенов.

На оценочном наборе WikiAnn модель показала F1 0,7435, точность 0,7331, полноту 0,7543 и accuracy 0,8883. Доступна в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0. Карточка не уточняет набор типов сущностей и поддерживаемые языки, поэтому качество для конкретного языка и сценария следует проверять отдельно.

Сценарии применения

  • извлечение имен людей, организаций и географических объектов из текста
  • разметка токенов для последующего анализа документов
  • поиск именованных сущностей в многоязычных текстовых корпусах

Ограничения

На оценочном наборе WikiAnn F1 составляет 0,7435; качество может различаться для других языков, доменов и наборов типов сущностей. Карточка не уточняет список распознаваемых типов сущностей.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

electra-small-discriminator-finetuned-ner

This model is a fine-tuned version of google/electra-small-discriminator on the wikiann dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.3685
  • Precision: 0.7331
  • Recall: 0.7543
  • F1: 0.7435
  • Accuracy: 0.8883

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: 2e-05
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3

Training results

Training LossEpochStepValidation LossPrecisionRecallF1Accuracy
0.54651.012500.41580.69320.72010.70640.8735
0.40372.025000.38170.71910.74700.73280.8828
0.36063.037500.36850.73310.75430.74350.8883

Framework versions

  • Transformers 4.15.0
  • Pytorch 1.10.0+cu111
  • Datasets 1.17.0
  • Tokenizers 0.10.3

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
22872a0

0 моделей