dchaplinsky commited on
Commit
08debfa
1 Parent(s): 19dd763

Update README.md

Browse files
Files changed (1) hide show
  1. README.md +34 -0
README.md CHANGED
@@ -1,3 +1,37 @@
1
  ---
 
 
 
 
 
 
2
  license: mit
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
3
  ---
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
  ---
2
+ tags:
3
+ - spacy
4
+ - token-classification
5
+ language: uk
6
+ datasets:
7
+ - ner-uk
8
  license: mit
9
+ model-index:
10
+ - name: roberta-uk-ner-large
11
+ results:
12
+ - task:
13
+ name: NER
14
+ type: token-classification
15
+ metrics:
16
+ - name: NER Precision
17
+ type: precision
18
+ value: 0.9183514774
19
+ - name: NER Recall
20
+ type: recall
21
+ value: 0.915503876
22
+ - name: NER F Score
23
+ type: f_score
24
+ value: 0.9169254658
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-large
29
+
30
+ ## Model description
31
+
32
+ **roberta-uk-ner-large** 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 **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 I.t 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
+
36
+
37
+ Copyright: Dmytro Chaplynskyi, [lang-uk project](https://lang.org.ua), 2022