/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
extractor · dense
Базовая модель
gliner2-multi-v1
Библиотека
gliner2
Опубликована
2 авг 2026

gliner2-multi-v1-wikiann

Разметка токеновТекст → label6 профессий

Многоязычная модель GLiNER2 для распознавания имён людей, организаций и мест в тексте.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 авг 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

GLiNER2-multi-v1-wikiann — модель извлечения сущностей, созданная дообучением fastino/gliner2-multi-v1 на WikiANN (PAN-X). Она предназначена прежде всего для распознавания именованных сущностей в тексте: людей, организаций и мест. Модель использует библиотеку gliner2 и сохраняется в формате safetensors.

Модель рассчитана на многоязычные сценарии; в карточке перечислены английский, немецкий, испанский, французский, русский, арабский, китайский и хинди. В README приведена оценка на отложенных тестовых данных: F1 для извлечения сущностей составляет 0,904 при строгом и 0,932 при расслабленном сопоставлении. Обучение на WikiANN ориентировано на сущности PER/ORG/LOC; результаты не подтверждают качество для извлечения отношений, событий или классификации, хотя базовая GLiNER2 поддерживает такие задачи. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить условия на странице модели.

Сценарии применения

  • извлечение имён людей из текстов
  • поиск организаций в документах
  • распознавание географических названий
  • разметка сущностей в многоязычных корпусах

Ограничения

Обучение ориентировано на сущности PER, ORG и LOC в WikiANN; указанная оценка относится к этому сценарию. Несмотря на возможности базовой модели извлекать отношения, события и выполнять классификацию, README не приводит результатов для этих задач; лицензия «other» требует проверки условий использования.

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

gliner2-multi-v1_wikiann

A GLiNER2 multi-task information-extraction model (entities, relations, events, and classification) fine-tuned from fastino/gliner2-multi-v1.

⚠️ License at a glance

  • Effective license: Unverified — review required
  • Commercial use: Unverified
  • All dataset licenses verified: No

See License for the full determination and per-dataset terms.

Model details

  • Base model: fastino/gliner2-multi-v1
  • Library: gliner2
  • Tasks: entity, relation, event, and classification extraction
  • Experiment: gliner2-multi-v1_wikiann

Training data

1 dataset used for this run.

DatasetTask(s)LanguageLicenseSource
WikiANN (PAN-X)NER (176 languages, PER/ORG/LOC)en, de, es, fr, ru, ar, zh, hi, sw, yosee cardlink

Dataset notes

  • WikiANN (PAN-X) — Silver-standard Wikipedia NER over 176 languages (Pan et al. 2017; Rahimi et al. 2019 balanced splits); PER/ORG/LOC mapped to person/organization/location. Streamed at train time via data.hf_streaming, never written to disk; the trained language subset is set per run and shown above.

Training procedure

SettingValue
Trained on2026-08-02
Duration—
Epochs1
Batch size16 (× 2 grad-accum)
Encoder LR1e-05
Task-head LR0.0003
Weight decay0.01
Schedulercosine_restarts (warmup 0.05)
Precisionbf16
Max grad norm1.0
Best-checkpoint metriceval_entity_strict_micro_f1
Seed42

Evaluation

Decision threshold: 0.5 (config default).

Blind test (held-out test splits)

Micro precision / recall / F1, strict → relaxed.

CategoryPrecisionRecallF1Support
entity0.941 → 0.9700.870 → 0.8960.904 → 0.93211112

Best checkpoint (validation)

Micro precision / recall / F1, strict → relaxed.

CategoryPrecisionRecallF1Support
entity0.937 → 0.9670.864 → 0.8920.899 → 0.92811165

License

Effective license: Unverified — review required. This model is a derivative of its base model and every training dataset, so the most restrictive term across all of them governs the whole model.

  • Commercial use: Unverified
  • Share-alike obligation: No
  • All licenses verified: No
  • Base model: gliner2-multi-v1 — see model card

Unverified — verify the upstream terms before redistribution

  • WikiANN (PAN-X) (see card)
  • gliner2-multi-v1 (see model card)

License strings are copied verbatim from each dataset's card/source and from tools/train/dataset_registry.yaml. "see card"/"see source"/"other" mean the upstream declares no clear license — treat as unverified. This summary is informational, not legal advice; confirm terms before redistribution or commercial use.

Citation

If you use this model, please cite GLiNER2 and the underlying datasets (linked in Training data).


Model card generated automatically at the end of training (2026-08-02).

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · gliner2

Нельзя запустить

Модели GLiNER требуют отдельного рантайма.

Ревизия весов
bddde09

0 моделей