Commit
·
f50d3bf
1
Parent(s):
3c93226
Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -7,7 +7,7 @@ datasets:
|
|
| 7 |
- ner-uk
|
| 8 |
license: mit
|
| 9 |
model-index:
|
| 10 |
-
- name:
|
| 11 |
results:
|
| 12 |
- task:
|
| 13 |
name: NER
|
|
@@ -25,15 +25,16 @@ model-index:
|
|
| 25 |
widget:
|
| 26 |
- text: "Президент Володимир Зеленський пояснив, що наразі діалог із режимом Володимира путіна неможливий, адже агресор обрав курс на знищення українського народу. За словами Зеленського цей режим РФ виявляє неповагу до суверенітету і територіальної цілісності України."
|
| 27 |
---
|
| 28 |
-
#
|
| 29 |
|
| 30 |
## Model description
|
| 31 |
|
| 32 |
-
**
|
| 33 |
|
| 34 |
It has been trained to recognize four types of entities: location (LOC), organizations (ORG), person (PERS) and Miscellaneous (MISC).
|
| 35 |
|
| 36 |
The model was fine-tuned on the [NER-UK dataset](https://github.com/lang-uk/ner-uk), released by the [lang-uk](https://lang.org.ua).
|
|
|
|
| 37 |
|
| 38 |
|
| 39 |
Copyright: Dmytro Chaplynskyi, [lang-uk project](https://lang.org.ua), 2022
|
|
|
|
| 7 |
- ner-uk
|
| 8 |
license: mit
|
| 9 |
model-index:
|
| 10 |
+
- name: uk_ner_web_trf_large
|
| 11 |
results:
|
| 12 |
- task:
|
| 13 |
name: NER
|
|
|
|
| 25 |
widget:
|
| 26 |
- text: "Президент Володимир Зеленський пояснив, що наразі діалог із режимом Володимира путіна неможливий, адже агресор обрав курс на знищення українського народу. За словами Зеленського цей режим РФ виявляє неповагу до суверенітету і територіальної цілісності України."
|
| 27 |
---
|
| 28 |
+
# uk_ner_web_trf_large
|
| 29 |
|
| 30 |
## Model description
|
| 31 |
|
| 32 |
+
**uk_ner_web_trf_large** is a fine-tuned [XLM-Roberta model](https://huggingface.co/xlm-roberta-large) that is ready to use for **Named Entity Recognition** and achieves a **SoA** performance for the NER task for Ukrainian language. It outperforms another SpaCy model, [uk_core_news_trf](https://huggingface.co/ukr-models/uk_core_news_trf) on a NER task.
|
| 33 |
|
| 34 |
It has been trained to recognize four types of entities: location (LOC), organizations (ORG), person (PERS) and Miscellaneous (MISC).
|
| 35 |
|
| 36 |
The model was fine-tuned on the [NER-UK dataset](https://github.com/lang-uk/ner-uk), released by the [lang-uk](https://lang.org.ua).
|
| 37 |
+
Smaller transformer based model for the SpaCy is available [here](https://huggingface.co/dchaplinsky/uk_ner_web_trf_base).
|
| 38 |
|
| 39 |
|
| 40 |
Copyright: Dmytro Chaplynskyi, [lang-uk project](https://lang.org.ua), 2022
|