/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
span-marker · dense
Базовая модель
bert-tiny
Библиотека
span-marker
Опубликована
5 апр 2023

span-marker-bert-tiny-conll03

Разметка токеновТекст → label4 профессии

Компактная дообученная модель SpanMarker для распознавания именованных сущностей в английском тексте.

973скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 сен 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 tomaarsen/span-marker-bert-tiny-conll03 — компактная модель для распознавания именованных сущностей, созданная на основе архитектуры SpanMarker с энкодером prajjwal1/bert-tiny. Она дообучена на наборе данных CoNLL-2003 и предназначена для разметки сущностей в тексте с помощью библиотеки SpanMarker.

Модель подходит для эффективного тестирования SpanMarker и для базовых экспериментов с извлечением именованных сущностей. В репозитории представлены веса PyTorch и Safetensors. Модель ориентирована на английский язык. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • поиск имен людей, организаций и мест в тексте
  • разметка именованных сущностей в английских документах
  • тестирование библиотеки SpanMarker
  • эксперименты с извлечением сущностей на CoNLL-2003

Ограничения

В карточке модель обозначена как предназначенная прежде всего для эффективных тестов репозитория SpanMarker; подтверждений качества для других языков и прикладных сценариев нет.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

SpanMarker for Named Entity Recognition

This is a SpanMarker model that can be used for Named Entity Recognition. In particular, this SpanMarker model uses prajjwal1/bert-tiny as the underlying encoder.

Note

This model is primarily used for efficient tests on the SpanMarker GitHub repository.

Usage

To use this model for inference, first install the span_marker library:

pip install span_marker

You can then run inference with this model like so:

from span_marker import SpanMarkerModel

# Download from the 🤗 Hub
model = SpanMarkerModel.from_pretrained("tomaarsen/span-marker-bert-tiny-conll03")
# Run inference
entities = model.predict("Amelia Earhart flew her single engine Lockheed Vega 5B across the Atlantic to Paris.")

See the SpanMarker repository for documentation and additional information on this library.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · span-marker

Нельзя запустить

Модели SpanMarker требуют отдельного рантайма.

Класс архитектуры
SpanMarkerModel
Ревизия весов
32bd83f

0 моделей