/ Модель

Характеристики

Размер весов
3,7 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Библиотека
gliner
Опубликована
17 июн 2024

gliner_large-v2.5

Разметка токеновТекст → label9 профессий

Мультиязычная модель GLiNER для извлечения именованных сущностей произвольных типов из текста.

754скачиваний за 30 дней34лайкавеса обновлены28 апр 2026

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

GLiNER Large v2.5 — мультиязычная модель распознавания именованных сущностей из сообщества GLiNER. Она использует двунаправленный трансформерный энкодер типа BERT и позволяет находить сущности типов, задаваемых при запросе, вместо работы только с фиксированным набором классов. Модель предназначена для извлечения сущностей из текста и может служить более компактной альтернативой крупным языковым моделям в сценариях с ограниченными ресурсами.

Модель работает с библиотекой GLiNER и форматом PyTorch/Safetensors. В карточке указано мультиязычное назначение; конкретные языки и размер этой версии не приведены. Лицензия — Apache-2.0. В README приведены авторы семейства GLiNER, однако отдельная информация о разработчиках версии Large v2.5 отсутствует.

Сценарии применения

  • извлечение имён людей и организаций из текста
  • поиск сущностей заданных типов в документах
  • разметка упоминаний сущностей для последующей аналитики

Ограничения

Качество зависит от языка и формулировки запрошенных типов сущностей; в предоставленной карточке нет результатов бенчмарков для этой версии.

Для каких профессий подходит9

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

About

GLiNER is a Named Entity Recognition (NER) model capable of identifying any entity type using a bidirectional transformer encoder (BERT-like). It provides a practical alternative to traditional NER models, which are limited to predefined entities, and Large Language Models (LLMs) that, despite their flexibility, are costly and large for resource-constrained scenarios.

Links

Installation

To use this model, you must install the GLiNER Python library:

!pip install gliner -U

Usage

Once you've downloaded the GLiNER library, you can import the GLiNER class. You can then load this model using GLiNER.from_pretrained and predict entities with predict_entities.

from gliner import GLiNER

model = GLiNER.from_pretrained("gliner-community/gliner_large-v2.5", load_tokenizer=True)

text = """
Cristiano Ronaldo dos Santos Aveiro (Portuguese pronunciation: [kɾiʃˈtjɐnu ʁɔˈnaldu]; born 5 February 1985) is a Portuguese professional footballer who plays as a forward for and captains both Saudi Pro League club Al Nassr and the Portugal national team. Widely regarded as one of the greatest players of all time, Ronaldo has won five Ballon d'Or awards,[note 3] a record three UEFA Men's Player of the Year Awards, and four European Golden Shoes, the most by a European player. He has won 33 trophies in his career, including seven league titles, five UEFA Champions Leagues, the UEFA European Championship and the UEFA Nations League. Ronaldo holds the records for most appearances (183), goals (140) and assists (42) in the Champions League, goals in the European Championship (14), international goals (128) and international appearances (205). He is one of the few players to have made over 1,200 professional career appearances, the most by an outfield player, and has scored over 850 official senior career goals for club and country, making him the top goalscorer of all time.
"""

labels = ["person", "award", "date", "competitions", "teams"]

entities = model.predict_entities(text, labels)

for entity in entities:
    print(entity["text"], "=>", entity["label"])
Cristiano Ronaldo dos Santos Aveiro => person
5 February 1985 => date
Al Nassr => teams
Portugal national team => teams
Ballon d'Or => award
UEFA Men's Player of the Year Awards => award
European Golden Shoes => award
UEFA Champions Leagues => competitions
UEFA European Championship => competitions
UEFA Nations League => competitions
Champions League => competitions
European Championship => competitions

Named Entity Recognition benchmark result

Below is a comparison of results between previous versions of the model and the current one: Models performance

Other available models

ReleaseModel Name# of ParametersLanguageLicense
v0urchade/gliner_baseurchade/gliner_multi209M209MEnglishMultilingualcc-by-nc-4.0
v1urchade/gliner_small-v1urchade/gliner_medium-v1urchade/gliner_large-v1166M209M459MEnglish English Englishcc-by-nc-4.0
v2urchade/gliner_small-v2urchade/gliner_medium-v2urchade/gliner_large-v2166M209M459MEnglish English Englishapache-2.0
v2.1urchade/gliner_small-v2.1urchade/gliner_medium-v2.1urchade/gliner_large-v2.1 urchade/gliner_multi-v2.1166M209M459M209MEnglish English English Multilingualapache-2.0

Model Authors

The model authors are:

Citation

@misc{zaratiana2023gliner,
      title={GLiNER: Generalist Model for Named Entity Recognition using Bidirectional Transformer}, 
      author={Urchade Zaratiana and Nadi Tomeh and Pierre Holat and Thierry Charnois},
      year={2023},
      eprint={2311.08526},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · gliner

Нельзя запустить

Модели GLiNER требуют отдельного рантайма.

Ревизия весов
3d6d176

0 моделей