Модель Impresso HIPE-2022 NER — дообученная многоязычная BERT-модель для распознавания именованных сущностей в исторических газетных текстах. Её разработали в рамках проекта Impresso и включили в конвейер Impresso NER. Модель основана на dbmdz/bert-base-historic-multilingual-cased и дообучена на наборе impresso-project/ner-augmentation для задачи HIPE-2022.

Модель классифицирует токены по схеме IOB2 и выделяет категории персон, организаций, мест, продуктов и времени. Поддерживаются французский, немецкий и английский языки. Архитектура — BERT для классификации токенов; размер составляет 137,8 млн параметров, контекст — до 512 токенов. На тестовом наборе указан F1 0,7410 на уровне сущностей; для мест приведён F1 0,8340, для организаций — 0,4309.

Модель предназначена для извлечения сущностей из исторической прессы и исследовательских либо редакционных конвейеров анализа газет. Репозиторий распространяется по лицензии CC BY-NC-SA 4.0. Результаты зависят от языка, качества распознавания текста и соответствия данных историческим текстам и меткам обучения; приведённые метрики показывают более слабое распознавание организаций, чем мест.