I.4Обработка документов и форм

schift-io/schift-ko-pii-v4 — модель распознавания персональных данных в корейском тексте, разработанная Schift и дообученная с LoRA на основе klue/roberta-base. Это RoBERTa-модель для классификации токенов с разметкой BIES; в метаданных указано 137,8 млн параметров, а длина контекста составляет 514 токенов. README сообщает о публикации весов в формате bf16 safetensors и максимальной длине входа 512 токенов. Модель предназначена для выявления имён, телефонов, адресов, идентификаторов и других PII в корейских юридических, финансовых и административных документах. Дополнительная постобработка может проверять структурированные номера, объединять фрагменты сущностей и подавлять некоторые ложные срабатывания. README приводит результаты внутренних бенчмарков, однако они не гарантируют такую же точность на других данных. Лицензия в метаданных обозначена как other, поэтому перед использованием следует проверить условия в карточке модели.

SLIM-EXTRACT-PHI-3 — специализированная модель llmware для извлечения сведений из текста по заданному пользователем ключу. Она принимает контекстный фрагмент и название поля, а затем генерирует словарь Python, где этому ключу соответствует список найденных в тексте элементов. Модель построена на архитектуре Phi-3, имеет 3,7 млрд параметров и контекст длиной 4096 токенов; в метаданных указана поддержка чата и библиотека Transformers. Модель предназначена для извлечения сущностей и других значений из текстов по настраиваемому запросу, например названий компаний или университетов. Результат генерируется как текст, поэтому его можно преобразовать в словарь Python, проверив корректность разбора. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия — Apache-2.0. В карточке не заявлены поддерживаемые языки или специализированная предметная область.

yalu977/bert-finetuned-ner — модель на базе BERT, дообученная для классификации токенов, в частности для распознавания именованных сущностей. Она содержит 135,5 млн параметров, использует архитектуру BertForTokenClassification и принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов. В README приведены результаты оценки: F1 0,9421, точность 0,9327 и полнота 0,9517; сведения о наборе данных и конкретных типах сущностей не раскрыты. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

has-abi/distilBERT-finetuned-resumes-sections — дообученная модель DistilBERT для классификации фрагментов резюме по разделам. Она основана на Geotrend/distilbert-base-en-fr-cased и предназначена для автоматической разметки текста резюме, например для выделения разделов с навыками, опытом или образованием. Модель использует архитектуру DistilBertForSequenceClassification и принимает текст длиной до 512 токенов. В README приведены результаты на тестовом наборе: F1 0,9652, ROC AUC 0,9808 и точность 0,9621. Состав набора данных, перечень классов и подробные условия оценки не описаны, поэтому эти метрики не гарантируют аналогичного качества на других данных. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

mPLUG-DocOwl2 — мультимодальная языковая модель семейства mPLUG-DocOwl, разработанная командой mPLUG для понимания многостраничных документов без предварительного OCR. Модель принимает изображения страниц и текстовые запросы, а затем формирует текстовые ответы о содержимом документа. Модуль High-resolution DocCompressor кодирует каждую страницу всего 324 токенами, что позволяет работать с многостраничными документами. Модель предназначена для извлечения и анализа информации из документов, в том числе для ответов на вопросы по их содержимому. В метаданных указаны 6,6 млрд параметров, контекстное окно 2048 токенов и поддержка английского языка. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает её назначение для OCR-free понимания документов, но не приводит количественных оценок качества или подробностей о поддержке языков, кроме английского.

dots.mocr-svg — вариант модели dots.mocr, разработанный командой dots.mocr и оптимизированный для преобразования изображений в SVG-код. Это плотная авторегрессионная модель семейства dots_ocr на 1,5 млрд параметров с контекстом до 131 072 токенов; она принимает визуальный ввод и генерирует текстовое представление результата. Модель предназначена для разбора документов и структурированной графики, включая диаграммы, макеты интерфейсов и научные иллюстрации, а также для распознавания, семантического понимания и диалоговой работы с изображениями. Её можно применять для преобразования графики в SVG, извлечения структуры и текста из документов, распознавания элементов макета и подготовки Markdown-представления содержимого. В README отмечены ограничения при извлечении сложных таблиц и формул, а также случаи неустойчивого разбора графики и редкие сбои обработки. Модель опубликована под лицензией MIT.

LGAI-EXAONE/EXAONE-4.5-33B-AWQ — квантованная версия мультимодальной модели EXAONE 4.5, разработанной LG AI Research. Модель объединяет причинную языковую модель и визуальный энкодер и предназначена для работы с текстом и изображениями, включая понимание документов, визуально-языковые задачи, рассуждения и обработку контекста на корейском языке. Поддерживаются английский, корейский, испанский, немецкий, японский и вьетнамский языки. Модель имеет 33 млрд параметров: 31,7 млрд приходится на языковую часть и 1,29 млрд — на визуальный энкодер. Используется плотная архитектура с 64 основными слоями и одним MTP-слоем, гибридным вниманием, включающим локальное Sliding Window Attention и глобальное внимание. Размер контекста составляет 262 144 токена, отсечка знаний — декабрь 2024 года. Версия AWQ применяет 4-битное группажное квантование весов W4A16g128, что снижает требования к памяти, но может уменьшать точность по сравнению с исходной моделью. Сильными сторонами заявлены конкурентные результаты на общих бенчмарках, превосходство сопоставимых по размеру моделей в понимании документов и корейском контекстном рассуждении, а также поддержка изображений. Ограничения включают возможные потери качества из-за квантования, ограниченность знаний датой отсечки и отсутствие в README подробностей о требованиях к оборудованию, производительности и безопасном применении. Лицензия указана как exaone; дополнительные условия следует уточнять в файле LICENSE.

Florence-2-base-ft — модель компьютерного зрения и понимания изображений от Microsoft, представленная в реализации для библиотеки Transformers. Это дообученная версия Florence-2-base с архитектурой последовательность-в-последовательность и примерно 0,23 млрд параметров. Модель использует текстовые запросы, чтобы переключаться между задачами: описанием изображения, обнаружением объектов, выделением областей, привязкой фраз к объектам и распознаванием текста на изображении. Модель подходит для автоматического описания и анализа изображений, извлечения текста и координат объектов, а также для ответов на визуальные вопросы. В README перечислены оценки на задачах captioning, object detection и визуального вопросно-ответного анализа; модель обучалась на FLD-5B с аннотациями для изображений. Карточка не сообщает поддерживаемые языки текста, поэтому языковую специализацию определить нельзя. Репозиторий содержит веса PyTorch и Safetensors; лицензия — MIT. Как и другие модели компьютерного зрения, результаты могут содержать ошибки в описании сцен, распознавании текста и локализации объектов; приведённые в карточке оценки не гарантируют качество на конкретных данных.

Gemma-4-E4B-it-GGUF — мультимодальная instruction-tuned модель семейства Gemma 4, разработанная Google и представленная в формате GGUF пользователем prithivMLmods. Модель предназначена для локального запуска на ноутбуках, производительных смартфонах и потребительских GPU, включая сценарии с повышенными требованиями к конфиденциальности и задержке ответа. Модель поддерживает работу с текстом, изображениями и аудио; заявлены анализ документов и PDF, распознавание текста и рукописного ввода, анализ интерфейсов и экранов, интерпретация диаграмм, обнаружение объектов с указанием их положения, программирование, агентские сценарии и понимание речи. Указана поддержка английского языка. Архитектура описана как плотная мультимодальная модель с 42 слоями, эффективным числом параметров около 4,5 млрд и общим объёмом 8 млрд параметров с Per-Layer Embeddings. Заявлены контекст до 128K токенов, словарь размером 262K и скользящее окно на 512 токенов, а также настраиваемые режимы рассуждения. Сильными сторонами являются мультимодальность, большой контекст, возможность локального инференса и наличие вариантов квантизации размером примерно от 4,4 до 8,01 ГБ, а также BF16 и F16. Ограничения включают отсутствие в карточке результатов независимого тестирования, подробностей о поддерживаемых языках помимо английского и конкретных требований к производительности; для мультимодального режима может потребоваться отдельный файл mmproj и совместимый runtime, например llama.cpp. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

GLM-4.5V-FP8 — мультимодальная vision-language модель, разработанная ZhipuAI на базе текстовой модели GLM-4.5-Air. Она предназначена для анализа изображений, видео и документов, визуального рассуждения, понимания интерфейсов и задач GUI-агента, а также точной локализации объектов на изображениях. Модель поддерживает китайский и английский языки и работает через библиотеку Transformers. Модель имеет архитектурную основу GLM-4.5-Air с 106 млрд параметров, из которых 12 млрд активны, и представлена в формате FP8. Она поддерживает режим Thinking Mode для выбора между быстрыми ответами и углублённым рассуждением, умеет выполнять анализ сцен и нескольких изображений, распознавать события в длинных видео, разбирать сложные графики и длинные документы, а также возвращать координаты ограничивающих рамок объектов в нормализованном формате. Заявлена высокая эффективность на 42 публичных vision-language бенчмарках среди моделей сопоставимого масштаба. Ограничения, включая размер контекста, перечень поддерживаемых форматов и требования к ресурсам, в README не указаны. Модель распространяется по лицензии MIT.

GPC-1 — мультимодальный классификатор общего назначения, разработанный на основе Qwen3.5-35B-A3B и дообученный с помощью адаптера для структурированных предсказаний. Он принимает текстовые инструкции и изображения, а результаты формирует в соответствии с заданными метками, числовыми диапазонами или перечнем допустимых JSON-записей. Модель предназначена для классификации категорий с оценками вероятности, ограниченных числовых оценок и координат на изображении. Она подходит для маршрутизации документов, скоринга, визуальной разметки, оценки координат объектов и согласованных решений по нескольким связанным полям. Несколько числовых полей рассчитываются за один проход; выбор среди связанных вариантов ограничен записями, перечисленными в запросе. GPC-1 использует мультимодальную архитектуру mixture of experts семейства Qwen3.5 и поставляется вместе с соответствующим адаптером. Для числовых полей применяется конечная сетка из 101 позиции, поэтому оценки имеют ограниченное разрешение; полный скелет для координат ключевых точек не гарантируется. Для запуска требуется совместимое оборудование NVIDIA с достаточным объёмом памяти для модели BF16. Код GPC-1 распространяется по Apache-2.0; базовая модель сохраняет собственную лицензию и уведомления Qwen.

LFM2-8B-A1B — гибридная языковая модель Liquid AI для локального запуска на телефонах, планшетах и ноутбуках. Это MoE-модель с 8,3 млрд параметров, из которых при генерации активны около 1,5 млрд. Архитектура сочетает 18 блоков коротких свёрток с двойными gates и 6 блоков grouped-query attention. Контекст — до 128 000 токенов. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, извлечения данных, RAG, творческого письма и агентных сценариев с вызовом инструментов. Разработчик отмечает улучшения в знаниях и программировании по сравнению с LFM2-2.6B, однако не рекомендует её для задач с высокими требованиями к знаниям или навыкам программирования; для узких сценариев советует дополнительное дообучение. Поддерживаются английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский и испанский языки. Доступна в формате safetensors и запускается через Transformers; карточка также описывает запуск через vLLM и llama.cpp. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует сверять с лицензией в репозитории.

Muse Spark 1.2 — рассуждающая модель Meta для сложных задач с агентным взаимодействием. Она принимает текст, изображения, видео, аудио и PDF-документы, а на выходе формирует текст. Заявленный контекст — до 1 млн токенов. Модель подходит для сценариев, где нужно анализировать смешанные входные данные и выполнять многошаговые задачи. В метаданных каталога её задача указана как image-text-to-text. Информация о лицензии, точном размере и ограничениях модели в доступных данных отсутствует.

NusaBert-ner-v1.3 — модель распознавания именованных сущностей, разработанная дообучением cahya/NusaBert-v1.3 на наборе grit-id/id_nergrit_corpus. Она использует архитектуру ModernBERT, содержит 160,3 млн параметров и принимает последовательности длиной до 8192 токенов. Модель размечает 19 типов сущностей в индонезийском тексте: людей, организации, географические объекты, даты и время, денежные суммы, проценты, количества, законы, события, продукты, произведения искусства, языки и другие категории. В оценке на тестовой выборке указаны F1 0,8171, точность 0,8010, полнота 0,8338 и accuracy 0,9477. Подходит для извлечения сущностей из индонезийских документов и подготовки текста к поиску или аналитике. Лицензия — MIT. Приведённые метрики относятся к указанной оценочной выборке; README не уточняет практические ограничения и подробности обучающих данных.

PII-JA-Detection — модель для обнаружения персональных данных в японском тексте. Она выполняет токенную классификацию с BIO-разметкой и поддерживает 18 типов PII, включая имена людей, названия организаций и телефонные номера. Модель основана на tohoku-nlp/bert-base-japanese и экспортирована в формат ONNX для запуска через ONNX Runtime. Размер составляет 137,8 млн параметров, максимальная длина контекста — 512 токенов; входом служат токенизированные текстовые последовательности, выходом — оценки по 37 меткам BIO. Модель подходит для выделения и последующей маскировки персональных данных в японских документах и текстовых сообщениях. Лицензия — Apache-2.0.,

PP-OCRv6_medium_det — модель обнаружения текстовых областей на изображениях из семейства PP-OCRv6, разработанного командой PaddleOCR. Она предназначена для локализации строк текста в OCR-конвейерах и может применяться к печатному и рукописному тексту, повёрнутым, изогнутым и художественно оформленным надписям, а также к изображениям промышленных сцен. Модель использует архитектуру LCNetV4 в качестве backbone и RepLKFPN в качестве шеи детектора; в README указан размер 15,5 млн параметров. В описании семейства заявлена поддержка 48 языков и сценариев вроде цифровых дисплеев, точечно-матричной печати и маркировки на шинах; метаданные карточки указывают английский и китайский языки. Модель является частью лёгкой линейки, рассчитанной на развёртывание в разных условиях. Для использования указана лицензия Apache-2.0. Поскольку это детектор, он локализует текст, но сам по себе не распознаёт содержимое строк.

Это 4-битная версия мультимодальной инструкционной модели Qwen2.5-VL-7B-Instruct, подготовленная сообществом mlx-community и преобразованная в формат MLX с помощью mlx-vlm 0.1.11. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для диалога и выполнения инструкций по текстовым запросам и визуальным данным. Модель принимает текст и изображения, а также поддерживает анализ видео согласно описанию базовой модели. Её можно применять для ответов на вопросы об изображениях, извлечения сведений из документов и других визуальных задач. Контекст составляет до 128 000 токенов; доступны интерфейсы чата и вызова инструментов. Репозиторий указывает формат safetensors и лицензию Apache-2.0. Карточка сообщества отсылает к оригинальной карточке Qwen2.5-VL-7B-Instruct за подробностями; качество и ограничения конкретной 4-битной версии отдельно не описаны.

Qwen2.5-VL-7B-Instruct-GGUF — мультимодальная instruction-tuned модель семейства Qwen2.5-VL, разработанная командой Qwen. Представленная версия распространяется в формате GGUF и квантизирована bartowski на базе llama.cpp. Размер модели — 7B параметров, лицензия — Apache 2.0. Модель предназначена для задач image-text-to-text: анализа изображений и текста, ответов на вопросы по визуальному содержимому, распознавания объектов, работы с текстами, таблицами, диаграммами, иконками, графикой и макетами. Она также рассчитана на сценарии визуального агента, включая рассуждение и динамическое управление инструментами, компьютером или телефоном, а также на генерацию структурированных данных и стабильных JSON-ответов. Заявлена поддержка нескольких языков, однако их точный перечень в README не указан. Ключевая характеристика модели — контекст длиной до 128 тысяч токенов. Сильными сторонами являются мультимодальный анализ сложных визуальных материалов, работа со структурированным выводом и применение в агентских сценариях. README не содержит результатов benchmark-тестов, подробностей архитектуры, информации о конкретном варианте квантизации, системных требованиях и количественной оценке ограничений, поэтому фактическое качество и требования к ресурсам следует проверять отдельно.

SLIM-EXTRACT-TINY — специализированная модель компании llmware для извлечения из текста элементов, соответствующих заданному пользователем ключу. Она принимает контекстный фрагмент и ключ, например «company», и генерирует словарь Python, где этому ключу соответствует список найденных значений. Модель предназначена для структурирования сведений из текстов и вызова функции extract через библиотеку llmware или Transformers. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, содержащая 1 млрд параметров. По README, она дообучена на базе TinyLlama 1B. Модель работает с текстом, использует контекст до 2048 токенов и распространяется в формате PyTorch под лицензией Apache-2.0. Модель подходит для извлечения заданных сущностей и фактов в структурированный вид. Она рассчитана на конкретный формат запроса и не заявлена как универсальный чат-бот; корректность вывода словаря и полноту извлечения следует проверять на целевых данных. README рекомендует для быстрого инференса отдельную квантованную версию.

Teapot LLM — компактная языковая модель сообщества TeapotAI, дообученная на синтетических данных от FLAN-T5-Large. В метаданных указаны архитектура T5, 385,2 млн параметров и контекст до 512 токенов; доступны форматы Safetensors и ONNX. Модель предназначена для генерации ответов на основе предоставленных документов и контекста, в том числе в сценариях RAG. Teapot обучена отвечать на вопросы по контексту, извлекать сведения из документов и выдавать структурированные данные, включая JSON. Она рассчитана на локальный запуск на устройствах с ограниченными ресурсами, включая смартфоны и CPU, и поддерживается Transformers.js для работы в JavaScript-средах. README отмечает стремление модели воздерживаться от ответа, если контекст не содержит достаточных сведений. Метаданные перечисляют английский, французский, румынский и немецкий языки, однако авторы сообщают, что модель не оценивалась на языках, кроме английского. Она не предназначена для генерации кода, творческого письма или критически важных решений. Лицензия — MIT.

MutazYoune/Arabic-NER-PII2 — модель распознавания именованных сущностей для арабского текста, разработанная на основе BERT и дообученная на базе MutazYoune/ARAB_BERT. Она выполняет классификацию токенов и выделяет категории CONTACT, IDENTIFIER, NETWORK, NUMERIC_ID и PII, поэтому подходит для поиска контактных данных и других идентификаторов в арабских текстах. Модель использует архитектуру BERT, содержит 136,3 млн параметров и обрабатывает до 512 токенов за контекст. Модель обучена на пользовательском наборе данных augmented_pattern2; README сообщает, что для финального обучения объединяли обучающую и тестовую части без отдельной валидационной выборки. Это ограничивает возможность оценить обобщающую способность и не позволяет судить о качестве по независимой валидации. Репозиторий содержит веса safetensors, лицензия — Apache-2.0.

mrm8488/bert-spanish-cased-finetuned-ner — дообученная Manuel Romero (@mrm8488) испанская модель BETO на основе BERT с сохранением регистра для распознавания именованных сущностей. Она размечает токены текста категориями людей, организаций, мест, прочих именованных объектов или меткой O. Для обучения использовался испанский корпус CoNLL; карточка приводит F1 90,17, точность 89,86 и полноту 90,47 на оценочном наборе. Модель имеет архитектуру BERT для классификации токенов, около 137,1 млн параметров и контекст до 512 токенов. Поддерживает испанский язык; опубликованы версии PyTorch и Flax. Подходит для извлечения сущностей из испанских текстов, например для последующего поиска, индексации или анализа документов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это модифицированная версия Florence-2-large от Microsoft, опубликованная multimodalart для работы без зависимости flash-attn: специализированные методы внимания заменены стандартным attention, что может снизить производительность. Модель использует плотную seq2seq-архитектуру Florence-2 и содержит около 0,77 млрд параметров; веса представлены в формате PyTorch и обучены в float16. Лицензия — MIT. Модель принимает изображение и текстовую инструкцию-промпт, а затем генерирует текстовые описания и ответы либо структурированные результаты с координатами и метками. По промпту выполняет описание изображений, обнаружение объектов, выделение областей и их привязку к фразам, генерацию предложений областей и OCR, включая распознавание текста с координатами. Карточка описывает широкий набор зрительных и визуально-языковых задач, но не указывает языки, на которых гарантируется качество распознавания и генерации.

tarif2108 разработал дообученную текстовую модель на базе google/gemma-3-270m-it для извлечения структурированных данных и формирования JSON без разговорных вступлений. Модель содержит 257 млн параметров, использует плотную архитектуру Gemma 3 и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. В карточке заявлена настройка для function calling и строгого вывода JSON; приведённая оценка на тестовом наборе из 100 запросов показывает 90% синтаксически корректных JSON-ответов и 21% точного совпадения со схемой. Модель подходит для преобразования текстовых запросов и описаний в JSON, а также для извлечения аргументов структурированных вызовов функций. README сообщает о меньшей задержке и более высокой точности форматирования относительно базовой модели, однако эти результаты получены на небольшом тестовом наборе и не гарантируют качество на других данных. Доступны веса safetensors и GGUF F16. Лицензия — Gemma; перед использованием следует соблюдать её условия.

Мультимодальная модель carbonteq на архитектуре Gemma 4 E4B, дообученная на базе unsloth/gemma-4-E4B-it. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; модель предназначена для диалогового взаимодействия и генерации ответов на текстовые запросы с учётом изображений. Модель подходит для вопросов по изображениям и документам, а также для других сценариев общения с визуальным вводом. Карточка указывает, что обучение проводилось с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Лицензия — Apache-2.0.

TusharGoel/LayoutLM-Finetuned-DocVQA — модель Tushar Goel на основе LayoutLM, дообученная на вопросах из набора DocVQA. Она предназначена для ответов на вопросы по содержимому документов с учётом текста и его расположения на странице. Модель содержит 136,7 млн параметров, использует архитектуру LayoutLMForQuestionAnswering, принимает документы и вопросы на английском языке; длина контекста — до 512 токенов. Модель подходит для извлечения сведений из документов по запросу, например для поиска ответа на форме или странице документа. Репозиторий содержит веса PyTorch. Лицензия — MIT.

LFM2-1.2B — компактная языковая модель, разработанная Liquid AI для работы на периферийных устройствах и локального развертывания. Это плотная авторегрессионная модель семейства LFM2 с 1,1 млрд параметров. Архитектура сочетает 10 блоков коротких свёрток с двойными затворами и 6 блоков группового внимания GQA. Модель принимает текст и генерирует текст; предусмотрены шаблон диалога в стиле ChatML и интерфейс для вызова инструментов. Контекст по метаданным каталога — до 128 000 токенов. Модель рассчитана на многошаговые диалоги, агентные сценарии, извлечение данных, RAG и творческое письмо. Liquid AI заявляет о высокой скорости и экономном использовании памяти на CPU, GPU и NPU, что подходит для смартфонов, ноутбуков и автомобильных систем. Поддерживаются английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский и испанский языки. README рекомендует дообучать модель под узкие задачи и не рекомендует полагаться на неё в задачах, требующих глубоких знаний или навыков программирования. Лицензия обозначена в метаданных как other; конкретные условия следует проверять в репозитории модели.

akdeniz27 выпустил модель распознавания именованных сущностей на турецком языке. Это дообученная для NER модель microsoft/mDeBERTa-v3-base на проверенной версии известного набора данных для турецкого NER; архитектура — DeBERTa V2 для классификации токенов, около 306 млн параметров. Модель принимает текст и размечает в нём персон, организации и географические названия. Модель подходит для извлечения сущностей из турецких текстов, например для подготовки данных к поиску, аналитике или последующей обработке документов. Максимальная длина последовательности — 512 токенов. Опубликованные веса доступны в форматах PyTorch и Safetensors по лицензии MIT.

Модель lblod/multilingual-ner-abb-improved — дообученная версия XLM-RoBERTa-base для распознавания именованных сущностей в юридических и административных решениях. Она обрабатывает английский, нидерландский и немецкий текст и размечает даты, места, правовые основания, административные органы и уполномоченных представителей по схеме BIO. Модель построена на архитектуре XLM-RoBERTa для классификации токенов, содержит 305,2 млн параметров и поддерживает контекст до 514 токенов. Обучение на немецких муниципальных решениях из Фрайбурга и Бамберга расширяет исходные данные на нидерландском и английском языках. На отложенной выборке общий F1 составил 0,794; показатели для языков различаются, а английская и нидерландская подвыборки были небольшими. Модель предназначена для извлечения сущностей из документов, а не для генерации текста. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели PedroDKE/multilingual-ner-abb-improved на Hugging Face совпадает с карточкой lblod/multilingual-ner-abb-improved, поэтому описание составлено по ней. Модель lblod/multilingual-ner-abb-improved — дообученная версия XLM-RoBERTa-base для распознавания именованных сущностей в юридических и административных решениях. Она обрабатывает английский, нидерландский и немецкий текст и размечает даты, места, правовые основания, административные органы и уполномоченных представителей по схеме BIO. Модель построена на архитектуре XLM-RoBERTa для классификации токенов, содержит 305,2 млн параметров и поддерживает контекст до 514 токенов. Обучение на немецких муниципальных решениях из Фрайбурга и Бамберга расширяет исходные данные на нидерландском и английском языках. На отложенной выборке общий F1 составил 0,794; показатели для языков различаются, а английская и нидерландская подвыборки были небольшими. Модель предназначена для извлечения сущностей из документов, а не для генерации текста. Лицензия в предоставленных данных не указана.