Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 59,7 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: mobilebert · dense

Ссылки

Hugging Face

mobilebert-finetuned-ner

mrm8488

Разметка токеновТекст → label7 профессий

Англоязычная модель на базе MobileBERT для распознавания и разметки именованных сущностей в тексте.

119скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены30 янв 2021

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

mrm8488/mobilebert-finetuned-ner — англоязычная модель распознавания именованных сущностей, созданная дообучением MobileBERT для классификации токенов. Она предназначена для выделения в тексте сущностей и присвоения им меток в сценариях извлечения информации. Модель содержит 59,7 млн параметров, принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов и доступна в формате PyTorch.

Компактная архитектура MobileBERT рассчитана на более эффективное выполнение задач обработки языка, чем крупные модели BERT. Карточка Hugging Face предлагает запускать её через Transformers с задачей token-classification. Модель распространяется по лицензии MIT. Подробности о наборе меток и оценках качества в доступных источниках не приведены.

Сценарии применения

выделение имен людей, организаций и мест в английском тексте
извлечение именованных сущностей из новостных статей
разметка сущностей в пользовательских сообщениях
обогащение текстов метками для последующего поиска

Ограничения

Предназначена для английского языка и ограничена последовательностями до 512 токенов. Доступные сведения не уточняют используемый набор меток и качество на конкретных тестах.

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

Автор не опубликовал карточку модели.

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: MobileBertForTokenClassification
Ревизия весов: 3f9a1f3