Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 40 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: bert · dense
Базовая модель: bge-small-en-v1.5
Библиотека: transformers
Опубликована: 6 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

bert-finetuned-ner

ivalpa

Разметка токеновТекст → label8 профессий

Компактная дообученная BERT-модель для классификации токенов, вероятно, распознавания именованных сущностей.

24скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 сен 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

ivalpa/bert-finetuned-ner — дообученная модель на базе BAAI/bge-small-en-v1.5 для классификации токенов, вероятно, распознавания именованных сущностей. Модель построена на архитектуре BERT, содержит около 40 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов.

В README приведены результаты на оценочной выборке: precision 0,8969, recall 0,9265, F1 0,9114 и accuracy 0,9815. Датасет и набор меток не описаны, поэтому нельзя определить, какие именно сущности или другие классы размечает модель. Репозиторий распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

извлечение именованных сущностей из английского текста
разметка токенов для последующей обработки текста
автоматическое выделение сущностей в текстовых записях

Ограничения

Датасет, набор меток и предполагаемая область применения не описаны, поэтому качество распознавания конкретных типов сущностей оценить нельзя. Приведённые метрики относятся только к неуказанной оценочной выборке.

Для каких профессий подходит8

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.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделей I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

bert-finetuned-ner

This model is a fine-tuned version of BAAI/bge-small-en-v1.5 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.0833
Precision: 0.8969
Recall: 0.9265
F1: 0.9114
Accuracy: 0.9815

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: 8
eval_batch_size: 8
seed: 42
optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 10

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Precision	Recall	F1	Accuracy
0.2107	1.0	1252	0.1308	0.8340	0.8682	0.8508	0.9712
0.0991	2.0	2504	0.0964	0.8637	0.9064	0.8845	0.9773
0.0696	3.0	3756	0.0857	0.8951	0.9175	0.9062	0.9809
0.0468	4.0	5008	0.0807	0.9082	0.9246	0.9164	0.9819
0.0393	5.0	6260	0.0796	0.8976	0.9266	0.9119	0.9813
0.0318	6.0	7512	0.0833	0.8969	0.9265	0.9114	0.9815

Framework versions

Transformers 5.2.0
Pytorch 2.11.0+cu128
Datasets 4.0.0
Tokenizers 0.22.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · token-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: BertForTokenClassification
Ревизия весов: 4cafe0e