Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 136 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: bert · dense
Базовая модель: bert-base-cased
Опубликована: 24 апр 2022

Ссылки

Hugging Face

bert-base-cased-ner-conll2003

kamalkraj

Разметка токеновТекст → label7 профессий

Дообученная на CoNLL-2003 модель BERT для распознавания именованных сущностей в тексте.

378скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 дек 2023

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 kamalkraj/bert-base-cased-ner-conll2003 — дообученная версия BERT base cased для распознавания именованных сущностей. Она выполняет токенную классификацию, размечая текстовые фрагменты как сущности; модель дообучена на наборе CoNLL-2003.

Модель содержит 135,5 млн параметров, использует архитектуру BERT и принимает последовательности длиной до 512 токенов. В README для оценочного набора CoNLL-2003 указаны F1 0,9482, точность 0,9438 и полнота 0,9525.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Данные карточки не уточняют полный перечень распознаваемых типов сущностей и подробные ограничения применения.

Сценарии применения

извлечение имен людей из новостных текстов
поиск названий организаций в документах
распознавание географических названий в тексте
разметка именованных сущностей в корпусах для NLP

Ограничения

Показатели качества приведены только для оценочного набора CoNLL-2003 и могут не переноситься на другие домены и стили текста. README не описывает полный перечень типов сущностей и дополнительные ограничения.

Для каких профессий подходит7

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-base-cased-ner-conll2003

This model is a fine-tuned version of bert-base-cased on the conll2003 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.0355
Precision: 0.9438
Recall: 0.9525
F1: 0.9482
Accuracy: 0.9911

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: 5e-05
train_batch_size: 32
eval_batch_size: 32
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
num_epochs: 3.0
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

Transformers 4.19.0.dev0
Pytorch 1.11.0+cu102
Datasets 2.1.0
Tokenizers 0.12.1

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: c510713