I.3Извлечение и структурирование данных

GoLLIE-34B — языковая модель для извлечения информации, разработанная исследователями HiTZ Basque Center for Language Technology и Университета Страны Басков. Модель дообучена на базе CODE-LLaMA2 и использует архитектуру LLaMA с 33,5 млрд параметров и контекстом до 16 384 токенов. GoLLIE обучена следовать подробным инструкциям и схемам аннотации, заданным пользователем, включая определения меток. Она предназначена для извлечения сущностей, отношений и событий из текста; схема может задаваться для конкретной задачи, что позволяет применять модель в zero-shot сценариях и к задачам, не встречавшимся при обучении. В карточке указаны результаты на наборах задач по извлечению информации, где версия 34B показала лучший среди представленных размеров результат. Основной язык — английский. Для запуска доступны веса PyTorch; модель предназначена для генерации текста, структурированного по заданной схеме. Используется лицензия LLaMA 2, условия которой следует соблюдать при применении и распространении.

Granite-Docling-258M — компактная мультимодальная модель IBM Research для преобразования документов, предназначенная для работы в составе библиотеки Docling. Она принимает изображение документа и формирует текстовое представление, сохраняя структуру и элементы страницы; модель не рассчитана на общее понимание изображений. Архитектура основана на Idefics3 и включает визуальный энкодер SigLIP2 Base Patch16-512, pixel shuffle-проектор и языковую модель Granite 165M. Модель обучена распознавать текст и код, формулы и диаграммы, извлекать структуру документов и отвечать на вопросы об их элементах. Основной язык — английский; поддержка японского, арабского и китайского заявлена как экспериментальная. Для преобразования документов IBM рекомендует использовать модель через Docling. Модель выпущена под лицензией Apache 2.0. Среди ограничений — возможны ошибки распознавания и галлюцинации, особенно при генерации; качество для общих задач понимания изображений не является целью модели. Поддержка японского, арабского и китайского языков экспериментальная.

Granite Vision 3.3 2B — компактная мультимодальная модель IBM для понимания изображений, особенно документов. Она предназначена для извлечения и структурирования сведений из таблиц, графиков, инфографики, диаграмм и других визуальных материалов, а также для ответов на вопросы по изображениям. Модель построена на архитектуре LLaVA: использует визуальный энкодер SigLIP2, двухслойный MLP-коннектор и языковую модель Granite 3.1 2B Instruct с контекстом 128 тыс. токенов. В карточке описаны экспериментальные возможности сегментации изображений, генерации doctags и анализа последовательностей до восьми страниц документа. Для многостраничной обработки рекомендуется уменьшать длинную сторону изображения до 768 пикселей. Модель подходит для извлечения данных из документов и визуального поиска с использованием MM-RAG. Возможны неточные, предвзятые или нежелательные ответы; авторы рекомендуют применять её прежде всего для понимания документов, поскольку более общие задачи по изображениям могут давать нежелательные результаты. Лицензия — Apache-2.0.

GravityOCR — дообученная модель trillionlabs на базе zai-org/GLM-OCR для распознавания текста и разбора документов по изображениям. Она использует архитектуру GlmOcrForConditionalGeneration с визуальным энкодером CogViT и текстовым декодером 0,5 млрд параметров; веса сохранены в формате bf16. Модель принимает изображение с запросом на распознавание текста, таблицы или формулы и выдаёт текст, HTML таблицы либо LaTeX формулы. Модель предназначена для OCR документов с обработкой отдельных областей страницы; для целых страниц README указывает на предварительное обнаружение макета. В режиме авторегрессивного декодирования она совместима с обычным конвейером GLM-OCR. Основное отличие — самоспекулятивное декодирование: модель черновым блоком предсказывает несколько токенов и проверяет их собственным авторегрессивным путём. На OmniDocBench v1.6 автор сообщает ускорение страниц в секунду в 1,32 раза относительно авторегрессивного режима при том же итоговом балле. Дообучение было преимущественно на английском; для китайского заявлен уровень базовой GLM-OCR. Лицензия — MIT. Самоспекулятивный режим требует кода репозитория и специальной настройки сервинга; результаты по скорости приведены для одного H100 и конкретного бенчмарка.

H2OVL-Mississippi-2B — мультимодальная модель языка и зрения от H2O.ai с плотной архитектурой H2OVLChat и 2,1 млрд параметров. Она объединяет языковые модели H2O-Danube с обработкой изображений и предназначена для диалога по визуальным данным, ответов на вопросы об изображениях, описания сцен и понимания документов. Модель обучена на 17 млн пар «изображение — текст». В карточке приведены результаты на мультимодальных тестах, включая OCRBench, и описаны сценарии извлечения из изображений полей, таблиц и диаграмм с формированием структурированного JSON. Для запуска указаны Transformers и vLLM. Основной язык, указанный в метаданных, — английский; длина контекста в предоставленных данных не описана. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Как и другие генеративные модели, она может ошибаться, а её ответы могут содержать предвзятые или оскорбительные формулировки; извлечённые из документов данные следует проверять.

GoLLIE 13B — языковая модель для извлечения информации, разработанная Оскаром Саинсом, Икером Гарсия-Ферреро, Родриго Агерри, Ойером Лопесом де ла Калье, Германом Ригау и Энеки Агирре из центра HiTZ Университета Страны Басков. Это плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA с 12,9 млрд параметров и контекстом до 16 384 токенов, представленная в формате Safetensors и дообученная на основе CODE-LLaMA2. Модель предназначена для извлечения именованных сущностей, событий и отношений по заданным схемам. Она следует подробным инструкциям и определениям разметки, поэтому подходит для zero-shot задач и позволяет задавать схему извлечения во время работы, в том числе для ранее не встречавшихся задач. В карточке приведены результаты на английском языке: средний F1 56,0 для zero-shot и 73,9 для supervised оценки GoLLIE-13B. Основной язык модели — английский. Модель генерирует текст, поэтому извлечённые результаты выдаются в текстовом формате по схеме пользователя. Для базовой модели и объединённой модели указана лицензия LLaMA 2; LoRA-адаптеры проекта распространяются по Apache 2.0. Результаты и поддерживаемые схемы зависят от формулировки инструкций и качества заданных определений.

Карточка модели davanstrien/index-card-extractor-schemavar на Hugging Face совпадает с карточкой davanstrien/index-card-extractor-control, поэтому описание составлено по ней. Модель davanstrien/index-card-extractor-control — дообученная davanstrien версия NuMind NuExtract3 на архитектуре Qwen3.5. Она принимает изображения и текст и предназначена для извлечения структурированных данных из изображений карточек. В метаданных отмечены поддержка зрения и диалоговый режим; веса опубликованы в формате safetensors. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. README сообщает, что при обучении использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face. Сведения о размере этой версии, длине контекста, целевых языках и точности извлечения не приведены.

AvoCahDoe/invoice-layout-yolov8n — дообученная AvoCahDoe модель YOLOv8n для обнаружения областей на страницах счетов-фактур. Она выделяет восемь типов блоков: метаданные счёта, данные продавца и покупателя, таблицу, строки товаров, сводку, платёжные сведения и заголовки столбцов. Модель принимает изображения страниц документов; размер входа для примеров работы — 1024 пикселя. Число параметров базовой архитектуры YOLOv8n — 3,0 млн, вычислительная сложность — 8,1 GFLOPs. Модель предназначена для предварительной разметки структуры счёта перед извлечением текста и полей с помощью OCR или последующей системы обработки документов. В README приведены метрики на тестовой выборке из семи изображений: mAP50 0,96 и точность 0,9502; размер выборки ограничен, поэтому эти результаты не гарантируют аналогичное качество на иных типах счетов. Поддерживаются счета на английском и немецком языках. Лицензия — Apache-2.0.

KDL-Frontier-Parser-nano — компактная модель разбора документов с открытыми весами, упакованная и настроенная компанией KoreaDeep. Это плотная визуально-языковая модель семейства Qwen2-VL с 1,2 млрд параметров; она принимает изображение документа и текстовый запрос, а в ответ выдаёт текстовую разметку или распознанное содержимое. Модель предназначена для конвейера обработки документов: сначала определяют макет и вырезают области, затем вызывают модель отдельно для каждой области с запросом на распознавание текста, таблиц или макета. Для таблиц она формирует OTSL. По результатам ParseBench от 10 июня 2026 года, средний балл на полном наборе из 2553 примеров составил 76,48; в README также указано отсутствие сбоев инференса в этом прогоне. Для обслуживания README приводит настройки vLLM с контекстом до 8192 токенов, одним изображением на запрос и отключённым режимом thinking. Модель опубликована по лицензии AGPL-3.0. Ее назначение специализировано на разборе документов; распознавание выполняется по областям в несколько вызовов, а преобразование результатов в форматы, отличные от OTSL для таблиц, оставлено вызывающему приложению.

Модель riteshbehera857/layoutlm-base-uncased-finetuned-invoices-2 — дообученная версия riteshbehera857/layoutlm-base-uncased-finetuned-invoices-1 для извлечения полей из счетов и разметки их токенов. Она использует архитектуру LayoutLMForTokenClassification, содержит 136,7 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. По оценкам в карточке, общая точность F1 на наборе оценки составляет 0,9784; модель размечает имена, адреса, номера счета и заказа, даты, налоговый номер и суммы. Лицензия — MIT. Оценки относятся к указанному набору оценки; сведения о его составе и ограничениях в карточке не приведены.

mrm8488/layoutlm-finetuned-funsd — модель LayoutLM, дообученная для разметки токенов в документах. Она предназначена для извлечения структурированных полей из форм и документов, сохраняя связь между текстом и его расположением на странице. Модель содержит 136,7 млн параметров и рассчитана на контекст до 512 токенов. Модель подходит для распознавания полей и их значений в документах набора FUNSD, например в формах. Архитектура LayoutLMForTokenClassification указывает на классификацию токенов; для практического применения потребуются текст документа и сведения о расположении токенов. В метаданных указаны форматы PyTorch и Safetensors. Лицензия и поддерживаемые естественные языки в предоставленных данных не обозначены.

LayoutLMv2-large-uncased — мультимодальная модель Microsoft для понимания документов, в которой совместно обрабатываются текст, его расположение на странице и изображение документа. Модель основана на архитектуре LayoutLMv2, содержит около 433,9 млн параметров и рассчитана на последовательности длиной до 512 токенов; репозиторий содержит веса PyTorch. Модель предназначена для последующей настройки и применения в задачах визуально обогащённого понимания документов: извлечения и классификации полей, анализа структуры форм и ответов на вопросы по документам. В карточке приведены результаты на FUNSD, CORD, SROIE, Kleister-NDA, RVL-CDIP и DocVQA. Основной язык карточки — английский. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC-SA 4.0, которая предусматривает некоммерческое использование и условия распространения производных материалов. Размер контекста ограничен 512 токенами; для прикладных задач может потребоваться настройка на целевых типах документов.

Это модель LayoutLMv3, дообученная автором Theivaprakasham на microsoft/layoutlmv3-base для извлечения ключевой информации из изображений чеков. Она размечает токены и текстовые области по категориям данных чеков; обучение и оценка проводились на WildReceipt, содержащем 25 категорий. В модели 151,8 млн параметров, базовая архитектура LayoutLMv3ForTokenClassification, родной контекст — 514 токенов. На тестовой части WildReceipt модель показала F1 0,8785, точность 0,9249, полноту 0,8799 и loss 0,3108. Она предназначена для извлечения полей из чеков, например для последующей обработки расходов и оцифровки документов. Для работы с изображениями чеков и распознанным текстом требуется учитывать, что качество зависит от данных и условий распознавания; лицензия в предоставленных источниках не указана.

HYPJUDY/layoutlmv3-large-finetuned-funsd — модель Microsoft LayoutLMv3 Large, дообученная на наборе FUNSD для извлечения и классификации сущностей в формах и других документах. Архитектура LayoutLMv3 объединяет обработку текста и изображения с учётом расположения элементов на странице; модель содержит 454,1 млн параметров и принимает последовательности длиной до 514 токенов. Модель подходит для разметки слов и токенов в сканах форм, например для выделения вопросов, ответов и заголовков. В README указана оценка F1 92,15 на тестовой части FUNSD. Модель использует формат PyTorch и лицензию CC BY-NC-SA 4.0, предусматривающую атрибуцию и распространение производных материалов на тех же условиях с ограничением коммерческого использования.

vikp/layout_segmenter — модель Vikas Paruchuri для сегментации макета страниц PDF на блоки. Она основана на LayoutLMv3 и применяется в проекте Marker для разбора PDF. Модель содержит около 151,8 млн параметров, использует архитектуру LayoutLMv3ForTokenClassification и предназначена для классификации токенов по типам областей страницы: подпись, сноска, формула, элемент списка, колонтитул, изображение, заголовок раздела, таблица, текст и название. Модель работает с текстом и пространственными признаками документа и выдаёт метки токенов. В доступных сведениях не указаны поддерживаемые естественные языки и лицензия; их нельзя надёжно определить по карточке. Карточка описывает применение для PDF, но не приводит подробных оценок качества или ограничений.

lift-GGUF — это 9-миллиардная multimodal-модель для структурированного извлечения данных из PDF-документов и изображений, разработанная Datalab на базе Qwen3.5-9B и представленная в формате GGUF пользователем prithivMLmods. Модель принимает произвольную JSON Schema и возвращает соответствующий JSON-объект с использованием декодирования, ограниченного схемой, что обеспечивает валидный и типизированный результат. Она поддерживает обработку многостраничных документов за один проход, включая значения, распределённые по нескольким страницам, а также локальный inference через Hugging Face и удалённый inference через vLLM. Указан английский язык; поддержка других языков не заявлена. Модель предназначена для автоматизированного извлечения полей, списков и других структурированных сведений из документов и изображений, включая сценарии с отвлекающими похожими данными и межстраничными значениями. На тесте из 225 документов объёмом от 6 до 64 страниц она показала точность на уровне полей 90,2% и точность целого документа 20,9% при медианной задержке 9,5 секунды, превзойдя Qwen3.5-9B и NuExtract3 сопоставимого размера, но уступив более крупным размещённым в облаке системам. Доступны варианты квантования от Q2_K до Q8_0, а также BF16 и F16; размеры файлов варьируются примерно от 3,91 до 18,4 ГБ, для multimodal-обработки требуются отдельные mmproj-файлы. Код распространяется по Apache 2.0, а веса — по модифицированной лицензии OpenRAIL-M. Согласно описанию, веса бесплатны для исследований, личного использования и стартапов с финансированием или выручкой менее 5 миллионов долларов. Ограничениями являются зависимость качества от выбранной JSON Schema и конфигурации квантования, высокая требовательность к ресурсам для полноразмерных вариантов, а также сравнительно низкая точность полного документа по приведённому benchmark.

Это модель понимания структуры документов на базе LiLT с энкодером XLM-RoBERTa, дообученная Пьером Гийу на наборе DocLayNet. Она классифицирует строки документа по типам элементов макета: заголовок, основной текст, таблица, изображение, формула, подпись, колонтитул, элемент списка и другие классы. Модель предназначена для разметки страниц PDF и других документов на уровне строк; при обучении использовались фрагменты по 384 токена с перекрытием 128 токенов. Размер модели — 305,2 млн параметров, контекст — 514 токенов. В оценке на DocLayNet точность классификации строк составила 91,97%, а F1 для токенов — 0,8584. Она подходит для извлечения структуры финансовых отчётов, научных статей, инструкций, законов и других документов, помогая направлять последующий OCR и разбор содержимого. Поддерживаются английский, немецкий, французский и японский языки; разметка использует текст и геометрию документа. Лицензия — MIT.

Llama-3-Refueled (RefuelLLM-2-small) — языковая модель Refuel AI на архитектуре Llama 3, дообученная для следования инструкциям. Она предназначена для генерации текста и выполнения NLP-задач, включая классификацию, ответы на вопросы по прочитанному, извлечение атрибутов в структурированном виде и разрешение сущностей. Модель принимает и выдаёт только текст; её контекст составляет 8192 токена, размер — 7,5 млрд параметров. Обучение охватывает более 2750 задач и свыше 4 млрд токенов, с использованием аннотированных, синтетических и собственных или лицензированных Refuel AI данных. Модель рассчитана на англоязычные сценарии и доступна в формате safetensors для Transformers. Лицензия CC BY-NC 4.0 запрещает коммерческое использование. В README отмечено отсутствие встроенных механизмов модерации, поэтому модель может выдавать немодерированный контент.

usermma/MinerU2.5-Pro-2605-1.2B-mlx-fp16 — конвертированная в формат MLX версия визуально-языковой модели MinerU2.5-Pro-2605-1.2B от OpenDataLab. Модель основана на архитектуре Qwen2-VL, поддерживает работу с изображениями и текстом и предназначена для диалога.

mn-xlm-roberta-base-named-entity — модель 2rtl3, дообученная на базе xlm-roberta-base для классификации токенов и распознавания именованных сущностей. Она присваивает метки отдельным фрагментам текста; размер модели — 305,2 млн параметров, максимальная длина контекста — 514 токенов. По оценке на тестовом наборе указаны precision 0,9275, recall 0,9364, F1 0,9319 и accuracy 0,9783. Модель предназначена для извлечения сущностей из текста. Карточка не уточняет набор меток, обучающие данные и поддерживаемые естественные языки, поэтому качество для конкретных типов сущностей и языков нужно оценивать отдельно. Модель распространяется под лицензией MIT.

MonkeyOCR-pro-1.2B Vision GGUF — мультимодальная модель для распознавания текста и анализа документов по изображениям. Репозиторий подготовлен для использования в формате GGUF, включая совместимые с LM Studio файлы. В основе указана архитектура Qwen2.5-VL; модель содержит около 1,2 млрд параметров, использует квантование Q8_0 и поддерживает контекст до 8 196 токенов. Модель принимает изображения и текст, извлекает текст из документов, анализирует структуру страниц, таблицы и форматирование, а также отвечает на вопросы об изображениях в диалоге. В карточке заявлена поддержка английского, китайского и других языков. Указанные сценарии — OCR и разбор документов; фактическая точность зависит от качества изображения и языка. Лицензия репозитория — Apache-2.0.

MPropositioneur-V2-large — языковая модель на основе Qwen3-4B, дообученная дистилляцией для извлечения атомарных пропозиций. Разработана Люком Поммере в LISN (CNRS); содержит около 3,7 млрд параметров и использует архитектуру Qwen3 с плотной языковой моделью. Принимает текст и генерирует список простых, независимых утверждений, сохраняя смысл исходного предложения или фрагмента. Контекст модели — до 40 960 токенов. Модель предназначена для подготовки данных для RAG, открытого извлечения информации (OpenIE), упрощения текста и анализа дискурса. По карточке она поддерживает французский и английский; метаданные также перечисляют немецкий, итальянский, испанский и португальский. Сравнительно с версией 0.6B, автор заявляет о более высокой точности передачи смысла и лучшей работе со сложными структурами предложений. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Tirendaz/multilingual-xlm-roberta-for-ner — дообученная Tirendaz модель XLM-RoBERTa для распознавания именованных сущностей в тексте. Она выполняет токенную классификацию и рассчитана на извлечение сущностей из многоязычных текстов. Модель содержит 305,2 млн параметров, использует архитектуру XLM-RoBERTa и поддерживает контекст до 514 токенов. В README указаны результаты оценки: F1 0,8631 и loss 0,1415. Датасет обучения и подробности о классах сущностей не описаны. Модель распространяется в форматах PyTorch и safetensors по лицензии MIT.

BahAdoR0101/my_xlm-roberta-large-finetuned-conlljob04 — модель XLM-RoBERTa Large, дообученная на наборе данных conll2003job для классификации токенов. Она предназначена для извлечения и разметки сущностей в тексте. В карточке приведены результаты оценки: F1 0,9643, точность 0,9617, полнота 0,9670 и accuracy 0,9936. Модель содержит 658,7 млн параметров, принимает текст с контекстом до 514 токенов и распространяется по лицензии MIT. README не уточняет набор меток и языки примеров.

Многоязычная модель распознавания именованных сущностей на основе BERT, разработанная Yahya Mdarhri и дообученная на bert-base-multilingual-cased. Она выполняет разметку текста по токенам и выделяет категории, включая имена людей, организации, местоположения, даты, телефоны, IBAN, номера банковских карт, адреса электронной почты и идентификационные номера. Модель рассчитана на арабский, французский и английский языки; карточка также указывает возможность адаптации к новым меткам при наличии размеченных обучающих данных. В репозитории указано 205,1 млн параметров, контекст до 512 токенов и формат PyTorch. Модель подходит для извлечения сущностей из текстов и идентификации контактных и финансовых данных. Лицензия обозначена как open source, без указания конкретного лицензионного идентификатора. Возможны ошибки и смещения при распознавании, особенно для имен и чувствительных категорий; результаты требуют проверки, а обработку персональных данных следует проводить с соблюдением требований конфиденциальности.

Nanonets-OCR2-3B-AIO-GGUF — мультимодальная модель для OCR и понимания документов, разработанная на базе nanonets/Nanonets-OCR2-3B и архитектуры Qwen2.5-VL-3B. Модель преобразует изображения документов в структурированный Markdown и поддерживает многоязычные сценарии обработки. Она предназначена для распознавания текста, таблиц в Markdown и HTML, формул LaTeX, блок-схем в формате Mermaid, подписей, водяных знаков, флажков и рукописных документов. Также заявлена поддержка visual question answering, включая ответы на вопросы по содержимому документов. Возможные области применения — оцифровка юридических, медицинских, финансовых и технических материалов, а также извлечение структурированных данных из неструктурированных источников. Модель содержит около 3 миллиардов параметров, имеет контекстное окно до 125 тысяч токенов и распространяется в формате GGUF с вариантами квантования от низкоразмерных IQ- и Q-квантов до F16. Это позволяет выбирать компромисс между размером файлов, требованиями к ресурсам и качеством вывода; при этом README не содержит количественных оценок качества и подробностей об ограничениях. Лицензия в предоставленных данных не указана.

NaviDC-OCR GGUF — набор GGUF-квантизаций мультимодальной модели NaviDC-OCR, разработанной StarDoc-AI и преобразованной в GGUF проектом Pluto AI при участии автора с идентификатором @konradjr007. Модель предназначена для локального разбора цифровых и сфотографированных документов с использованием llama.cpp и поддерживает обработку изображений вместе с текстовыми запросами. Основные сценарии применения включают OCR документов, извлечение заголовков и основного текста, распознавание формул с представлением в LaTeX, транскрибацию таблиц в Markdown и структурированный разбор сложных страниц с многоколоночной компоновкой. В карточке указаны английский и китайский языки, а также связь с архитектурой Qwen2.5-VL. Доступны варианты квантизации от Q3_K_M до Q8_0 и версия FP16; размеры языковых квантов составляют примерно от 394,8 МБ до 1,50 ГБ. Для работы с изображениями требуется отдельный мультимодальный проектор mmproj-NaviDC-OCR-F16.gguf размером 1,33 ГБ. Сильными сторонами являются локальный запуск, высокая скорость инференса и сохранение структуры документов, включая формулы и таблицы. В приведённом тесте на одной сложной технической странице варианты Q4_K_M, Q5_K_M и Q8_0 распознали 8 из 8 элементов, при этом Q4_K_M показал наибольшую скорость генерации. Результаты зависят от квантизации, оборудования и типа документа; для Q3_K_M отмечено ухудшение качества, а приведённые показатели не характеризуют работу на широком наборе данных. Лицензия — Apache-2.0.

synapti/nci-ner-v2 — модель распознавания именованных сущностей, дообученная Synapti на основе synapti/nci-ner-v2-stage-a. Она использует архитектуру RoBERTa для классификации токенов; содержит 151,8 млн параметров и рассчитана на контекст до 514 токенов. Репозиторий включает веса Safetensors и формат ONNX. Модель предназначена для выделения и классификации сущностей в тексте. В приведённой оценке на тестовой выборке получены precision 0,8651, recall 0,9020 и F1 0,8832. Языки и прикладная область в доступных сведениях не описаны. Лицензия — MIT.

Модель djagatiya/ner-bert-base-cased-ontonotesv5-englishv4 — модель распознавания именованных сущностей на основе BERT, разработанная автором репозитория и дообученная на датасете conll2012_ontonotesv5, версия english-v4. Она предназначена для разметки текста по токенам и извлечения сущностей в англоязычных текстах. Модель содержит 135,5 млн параметров, использует архитектуру BertForTokenClassification и принимает последовательности длиной до 512 токенов. В опубликованной оценке указаны precision 87,85, recall 89,63 и F1 88,73. Доступны веса PyTorch и Safetensors; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

mschiesser/ner-bert-german — модель для распознавания именованных сущностей в немецком тексте. Она основана на bert-base-multilingual-cased, дообучена на немецком наборе WikiANN и использует архитектуру BERT для классификации токенов. Модель содержит 205,1 млн параметров, принимает текст и поддерживает контекст длиной до 512 токенов. Модель предназначена для выделения сущностей типов «человек», «организация» и «место» в немецких текстах. На оценочной выборке WikiANN указаны F1 0,8829 в целом, 0,9152 для персон, 0,8278 для организаций и 0,9067 для мест; точность составляет 0,9606, полнота — 0,8893. Опубликована под лицензией Apache-2.0.