Model Card for Model ID
xlm-roberta-large finetuned on Wikiann/ru
- Developed by: Sergey Biryukov
- Model type: NER
- Language(s) (NLP): [More Information Needed]
- License: MIT
- Finetuned from model: xlm-roberta-large
Характеристики
- Контекст
- 514 токенов
- Параметры
- 659 млн
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- xlm-roberta · dense
- Опубликована
- 10 янв 2023
Ссылки
xml-roberta-large-ner-russian
Русскоязычная модель на основе XLM-RoBERTa Large для распознавания именованных сущностей в тексте.
662скачиваний за 30 дней10лайковвеса обновлены23 апр 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
Это модель для распознавания именованных сущностей в русском тексте, разработанная Сергеем Бирюковым. Она основана на XLM-RoBERTa Large и дообучена на русской части датасета WikiANN для задачи классификации токенов.
Модель содержит около 658,7 млн параметров, принимает текст и присваивает метки его токенам, выделяя сущности. Для неё указаны контекст до 514 токенов, библиотека Transformers и лицензия MIT. Карточка не приводит перечень типов сущностей или оценку качества, поэтому точность для конкретных данных по имеющимся сведениям оценить нельзя.
Сценарии применения
- извлечение имён людей из русских текстов
- выделение названий организаций в документах
- распознавание географических названий в новостях
- разметка сущностей для последующего поиска и анализа текста
Ограничения
В карточке не указаны метрики качества и подробный перечень поддерживаемых типов сущностей. Контекст ограничен 514 токенами.
Для каких профессий подходит7
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейI.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделейI.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделей
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · token-classification
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- XLMRobertaForTokenClassification
- Ревизия весов
- 4e03a3a