Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 136 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: bert · dense
Базовая модель: bert-base-cased
Библиотека: transformers
Опубликована: 20 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

bert-finetuned-ner

sakib078

Разметка токеновТекст → label7 профессий

Дообученная модель BERT для классификации токенов и распознавания именованных сущностей в тексте.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 июн 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

Модель sakib078/bert-finetuned-ner — версия BERT base cased, дообученная для классификации токенов, в частности для распознавания именованных сущностей. Она может размечать последовательность текста по классам токенов. В README приведены результаты на оценочной выборке: F1 0,9434, точность 0,9353, полнота 0,9515 и accuracy 0,9865.

Модель построена на архитектуре BERT, содержит 135,5 млн параметров и принимает контекст до 512 токенов. Данные обучения и наборы меток не описаны, поэтому применимость к конкретным типам сущностей и языкам следует проверять на целевых данных. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

распознавание имен и фамилий в тексте
извлечение организаций и географических названий
автоматическая разметка токенов по классам сущностей

Ограничения

Датасет обучения и схема классов не описаны, поэтому конкретные типы распознаваемых сущностей и языковую применимость нужно проверять отдельно. Приведённые метрики относятся только к оценочной выборке модели.

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 I.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделей II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей 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 bert-base-cased on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.0635
Precision: 0.9353
Recall: 0.9515
F1: 0.9434
Accuracy: 0.9865

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 with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 3

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Precision	Recall	F1	Accuracy
0.0755	1.0	1756	0.0678	0.9020	0.9320	0.9167	0.9811
0.0360	2.0	3512	0.0667	0.9249	0.9429	0.9338	0.9844
0.0230	3.0	5268	0.0635	0.9353	0.9515	0.9434	0.9865

Framework versions

Transformers 5.10.2
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: e19378b