/ Модель

Характеристики

Размер весов
3,7 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Библиотека
gliner
Опубликована
10 мар 2024

gliner_large-v2

Разметка токеновТекст → label9 профессий

Англоязычная BERT-подобная модель на 459 млн параметров для извлечения именованных сущностей заданных типов из текста.

58 163скачиваний за 30 дней57лайковвеса обновлены12 июл 2024

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

GLiNER-large-v2 — англоязычная модель для распознавания именованных сущностей, разработанная Уршаде Заратианой, Нади Томе, Пьером Ола и Тьерри Шарнуа. Она использует двунаправленный BERT-подобный трансформер и библиотеку GLiNER для извлечения сущностей из текста по заданным пользователем типам, поэтому подходит для гибкой разметки без ограничения фиксированным набором классов.

Модель обучена на датасете NuNER и содержит 459 млн параметров. Её можно применять для извлечения сущностей из документов и текстовых коллекций, когда требуются настраиваемые типы сущностей и более компактный вариант по сравнению с крупными языковыми моделями. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • извлечение людей, организаций и мест из англоязычных документов
  • поиск пользовательских типов сущностей в текстах
  • разметка сущностей в больших коллекциях документов
  • извлечение сущностей для последующего поиска и анализа текста

Ограничения

В карточке заявлена поддержка английского языка; многоязычность указана для отдельной версии GLiNER, а не для этой модели.

Для каких профессий подходит9

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

Model Card for GLiNER-large-v2

GLiNER is a Named Entity Recognition (NER) model capable of identifying any entity type using a bidirectional transformer encoder (BERT-like). It provides a practical alternative to traditional NER models, which are limited to predefined entities, and Large Language Models (LLMs) that, despite their flexibility, are costly and large for resource-constrained scenarios.

This version has been trained on the NuNER dataset (commercially permissive).

Links

Available models

ReleaseModel Name# of ParametersLanguageLicense
v0urchade/gliner_baseurchade/gliner_multi209M209MEnglishMultilingualcc-by-nc-4.0
v1urchade/gliner_small-v1urchade/gliner_medium-v1urchade/gliner_large-v1166M209M459MEnglish English Englishcc-by-nc-4.0
v2urchade/gliner_small-v2urchade/gliner_medium-v2urchade/gliner_large-v2166M209M459MEnglish English Englishapache-2.0
v2.1urchade/gliner_small-v2.1urchade/gliner_medium-v2.1urchade/gliner_large-v2.1 urchade/gliner_multi-v2.1166M209M459M209MEnglish English English Multilingualapache-2.0

Installation

To use this model, you must install the GLiNER Python library:

!pip install gliner

Usage

Once you've downloaded the GLiNER library, you can import the GLiNER class. You can then load this model using GLiNER.from_pretrained and predict entities with predict_entities.

from gliner import GLiNER

model = GLiNER.from_pretrained("urchade/gliner_largev2")

text = """
Cristiano Ronaldo dos Santos Aveiro (Portuguese pronunciation: [kɾiʃˈtjɐnu ʁɔˈnaldu]; born 5 February 1985) is a Portuguese professional footballer who plays as a forward for and captains both Saudi Pro League club Al Nassr and the Portugal national team. Widely regarded as one of the greatest players of all time, Ronaldo has won five Ballon d'Or awards,[note 3] a record three UEFA Men's Player of the Year Awards, and four European Golden Shoes, the most by a European player. He has won 33 trophies in his career, including seven league titles, five UEFA Champions Leagues, the UEFA European Championship and the UEFA Nations League. Ronaldo holds the records for most appearances (183), goals (140) and assists (42) in the Champions League, goals in the European Championship (14), international goals (128) and international appearances (205). He is one of the few players to have made over 1,200 professional career appearances, the most by an outfield player, and has scored over 850 official senior career goals for club and country, making him the top goalscorer of all time.
"""

labels = ["person", "award", "date", "competitions", "teams"]

entities = model.predict_entities(text, labels)

for entity in entities:
    print(entity["text"], "=>", entity["label"])
Cristiano Ronaldo dos Santos Aveiro => person
5 February 1985 => date
Al Nassr => teams
Portugal national team => teams
Ballon d'Or => award
UEFA Men's Player of the Year Awards => award
European Golden Shoes => award
UEFA Champions Leagues => competitions
UEFA European Championship => competitions
UEFA Nations League => competitions
Champions League => competitions
European Championship => competitions

Named Entity Recognition benchmark result

image/png

Model Authors

The model authors are:

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · gliner

Нельзя запустить

Модели GLiNER требуют отдельного рантайма.

Ревизия весов
9d0533e

0 моделей