/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
136 млн
Лицензия
GPL 3.0
Архитектура
bert · dense
Опубликована
4 мар 2024

conflibert-named-entity-recognition

Разметка токеновТекст → label7 профессий

Модель на базе ConfliBERT для выделения людей, организаций, мест, времени и денежных значений в тексте.

84скачиваний за 30 дней16лайковвеса обновлены26 мар 2024

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

Conflibert-named-entity-recognition — модель на архитектуре BERT, разработанная на основе ConfliBERT и дообученная для распознавания и классификации именованных сущностей в тексте. Она выделяет, в частности, людей, организации, географические названия, выражения времени и денежные значения.

Модель предназначена для извлечения сущностей из текстовых материалов, в том числе для подготовки данных к анализу политических конфликтов и насилия. Размер составляет 136,3 млн параметров, максимальная длина контекста — 512 токенов; веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия — GPL-3.0.

Сценарии применения

  • извлечение имен и фамилий из текстов
  • поиск организаций в новостях и документах
  • выделение географических названий
  • распознавание упоминаний времени
  • извлечение денежных сумм из текстов
  • подготовка текстов о конфликтах к анализу

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами. В карточке не приведены метрики качества и подробности о схеме меток.

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

Model Card for Model ID

Conflibert-named-entity-recognition is built upon the foundational Conflibert model. Through rigorous fine-tuning, this enhanced model demonstrates superior capabilities in recognizing and categorizing named entities within textual content. This model is designed to improve the accuracy and efficiency of identifying entities such as persons, organizations, locations, expressions of time and monetary values within text data.

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
32fdf78

0 моделей