EntityLens AI

EntityLens AI — продакшн-модель проекта EntityLens AI: fine-tuned bert-base-cased для распознавания именованных сущностей в английском тексте на CoNLL-2003. Около 0,11 млрд параметров; поддерживает типы PER, ORG, LOC и MISC.

🔎 Ключевые особенности

• 🎯 NER для английского: PER, ORG, LOC, MISC в формате IOB2.
• 🏆 Validation F1 — 0.9537, test F1 — 0.9178 в strict seqeval.
• 🧬 База — bert-base-cased, около 0.11B параметров.
• ⚙ Выбрана из четырёх архитектур проекта по validation entity-F1.
• 🌐 Обучена на CoNLL-2003; домен — новости Reuters 1990-х.

⚙ Пример

from transformers import pipeline
ner = pipeline('token-classification', model='fariskishtah/entitylens-ai',
               aggregation_strategy='simple')
ner('Barack Obama visited Microsoft in New York.')

Подробнее

Validation F1: 0.9537; test F1 (strict seqeval): 0.9178.
Per-class test F1: PER 0.963 · ORG 0.902 · LOC 0.931 · MISC 0.819.
Обучение: 4 эпохи, lr 5e-5, batch 16, max_len 256, Kaggle T4.
Ограничения: новостной домен Reuters 1990-х; уверенность — сырые softmax-выходы, не калибрована.