dchaplinsky commited on
Commit
6440f04
1 Parent(s): 8273782

Update README.md

Browse files
Files changed (1) hide show
  1. README.md +4 -4
README.md CHANGED
@@ -7,7 +7,7 @@ datasets:
7
  - ner-uk
8
  license: mit
9
  model-index:
10
- - name: roberta-uk-ner-base
11
  results:
12
  - task:
13
  name: NER
@@ -25,14 +25,14 @@ 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
- # roberta-uk-ner-base
29
 
30
  ## Model description
31
 
32
- **roberta-uk-ner-base** is a fine-tuned [XLM-Roberta model](https://huggingface.co/xlm-roberta-base) that is ready to use for **Named Entity Recognition** and achieves a performance close to **SoA** for the NER task for Ukrainian language. It has been trained to recognize four types of entities: location (LOC), organizations (ORG), person (PERS) and Miscellaneous (MISC).
33
 
34
  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).
35
- A bigger model, trained on xlm-roberta-large with the **State-of-the-Art** performance will be uploaded in the upcoming days.
36
 
37
 
38
  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_base
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_base
29
 
30
  ## Model description
31
 
32
+ **uk_ner_web_trf_base** is a fine-tuned [XLM-Roberta model](https://huggingface.co/xlm-roberta-base) that is ready to use for **Named Entity Recognition** and achieves a performance close to **SoA** for the NER task for Ukrainian language. It has been trained to recognize four types of entities: location (LOC), organizations (ORG), person (PERS) and Miscellaneous (MISC).
33
 
34
  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).
35
+ A bigger model, trained on xlm-roberta-large with the **State-of-the-Art** performance is available [here](https://huggingface.co/dchaplinsky/uk_ner_web_trf_large).
36
 
37
 
38
  Copyright: Dmytro Chaplynskyi, [lang-uk project](https://lang.org.ua), 2022