/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
205 млн
Лицензия
CC BY 4.0
Архитектура
bert · dense
Опубликована
10 мар 2022

marathi-ner

Разметка токеновТекст → label6 профессий

BERT-модель L3Cube-Pune для извлечения именованных сущностей из текстов на маратхи.

394скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены31 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

MahaNER-BERT — модель для распознавания именованных сущностей в текстах на маратхи, разработанная L3Cube-Pune. Она основана на l3cube-pune/marathi-bert и дообучена на наборе L3Cube-MahaNER; архитектура — BERT с классификацией токенов, размер — 205,1 млн параметров, длина контекста — до 512 токенов. Модель предназначена для выделения и классификации сущностей в тексте, например при подготовке корпусов и анализе документов на маратхи. Репозиторий предоставляет веса PyTorch и safetensors. Лицензия — CC BY 4.0.

Сценарии применения

  • выделение имен и фамилий в текстах на маратхи
  • извлечение географических названий из документов на маратхи
  • разметка именованных сущностей в корпусах маратхи

Ограничения

Модель предназначена для текстов на маратхи и обучена на конкретном наборе данных L3Cube-MahaNER; качество на других языках и типах текста может отличаться.

Для каких профессий подходит6

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

MahaNER-BERT

MahaNER-BERT is a MahaBERT(l3cube-pune/marathi-bert) model fine-tuned on L3Cube-MahaNER - a Marathi named entity recognition dataset.

[dataset link] (https://github.com/l3cube-pune/MarathiNLP)

More details on the dataset, models, and baseline results can be found in our [paper] (https://arxiv.org/abs/2204.06029)

IOB Model : marathi-ner-iob

@InProceedings{litake-EtAl:2022:WILDRE6,
  author    = {Litake, Onkar  and  Sabane, Maithili Ravindra  and  Patil, Parth Sachin  and  Ranade, Aparna Abhijeet  and  Joshi, Raviraj},
  title     = {L3Cube-MahaNER: A Marathi Named Entity Recognition Dataset and BERT models},
  booktitle      = {Proceedings of The WILDRE-6 Workshop within the 13th Language Resources and Evaluation Conference},
  month          = {June},
  year           = {2022},
  address        = {Marseille, France},
  publisher      = {European Language Resources Association},
  pages     = {29--34}
}

Other models from the family: Marathi NER : marathi-ner Marathi NER IOB : marathi-ner-iob Marathi Social NER : marathi-social-ner Marathi Social NER IOB : marathi-social-ner-iob Marathi Mixed NER (MahNER + MahaSocialNER) : marathi-mixed-ner Marathi Mixed NER IOB (MahNER IOB + MahaSocialNER IOB) : marathi-mixed-ner-iob

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
42e0395

0 моделей