---
license: apache-2.0
tags:
  - PyTorch
  - Transformers
datasets:
- tomaarsen/MultiCoNER
language:
- ru
pipeline_tag: token-classification
widget:
  - text: >-
      В Китайской Народной Республике отметили 170-летие публикации «Коммунистического манифеста», работы Карла Маркса и Фридриха Энгельса.
  - text: >-
      Тормозной башмак — приспособление для торможения и закрепления рельсового подвижного состава.
  - text: >-
      Участвовал в завоевании Крыма, состоял дежурным офицером при генерале князе Ю. В. Долгорукове.
  - text: >-
      В своей деятельности Банк России подотчетен Государственной Думе Федерального Собрания Российской Федерации.
---

# RuBERT-MultiCoNER

This is a BERT-based named entity recognizer for extracting named entities in Russian texts. Entities of the following six classes can be recognized:

1. Persons, i.e. names of people (PER)
2. Locations or physical facilities (LOC)
3. Corporations and businesses (CORP)
4. All other groups (GRP)
5. Consumer products (PROD)
6. Titles of creative works like movie, song, and book titles (CW).