Hugging Face's logo

SlavicNLP
/
slavicner-ner-cross-topic-large

Token Classification
Transformers
Safetensors
xlm-roberta
ner
named entity recognition
Inference Endpoints
Model card Files Community
slavicner-ner-cross-topic-large
File size: 6,194 Bytes 
a71c7b1
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
e8d143c
c12fd8b
e8d143c
c12fd8b
 
 
 
 
 
 
 
 
 
a71c7b1
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
7db517c
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
a71c7b1
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
c12fd8b
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
 
---
language:
- multilingual
- pl
- ru
- uk
- bg
- cs
- sl
datasets:
- SlavicNER
license: apache-2.0
library_name: transformers
pipeline_tag: token-classification
tags:
- ner
- named entity recognition
widget:
- text: "Nie jest za późno, aby powstrzymać Brexit, a Wielka Brytania wciąż może zmienić zdanie - powiedział przewodniczący Rady Europejskiej eurodeputowanym w Strasburgu."
  example_title: Polish
- text: "„Musíme mluvit o sektorových a také ekonomických sankcích,“ řekl při příchodu na Evropskou radu litevský prezident Gitanas Nauseda."
  example_title: Czech
- text: "Президентските избори в САЩ през 2016 г. със сигурност ще останат в историята. Не само защото Доналд Тръмп, личност без какъвто и да е опит на обществени длъжности, надви един от най-добре подготвените кандидати в историята – бившата първа дама, сенаторка и държавна секретарка Хилъри Клинтън, но и защото кампанията преди вота се отличи с безпрецедентен тон, тематика и идеи, които заеха основно място по време на дебата."
  example_title: Bulgarian
- text: "По словам министра здравоохранения Светланы Леонтьевой, вакцинация против новой коронавирусной инфекции проходит примерно так же, как и ежегодная сезонная вакцинация против гриппа. В Приамурье используется два вида вакцины — «Гам-Ковид-Вак» и «ЭпиВакКорона», которые имеют разный принцип действия, но одинаково эффективны. Привить планируется 60 процентов взрослого населения, или более 300 тысяч амурчан. "
  example_title: Russian
- text: "Poslanci so najprej s 296 glasovi za in 327 glasovi proti zavrnili dopolnilo vodje opozicijski laburistov Jeremya Corbyna, s katerimi je želel preprečiti brexit brez dogovora."
  example_title: Slovene
- text: "У Пакистані християнка Азія Бібі, яку Верховний суд днями виправдав та скасував їй смертний вирок за богохульство, досі залишається за ґратами. Ми чекаємо на інструкції від Верховного суду. Азія Бібі перебуває у в'язниці, точне місце її розташування не може бути розкрито з міркувань безпеки, - повідомив в коментарі DW голова в'язниці в провінції Пенджаб Салім Баіг."
  example_title: Ukrainian  
---

# Model description

This is a baseline model for named entity **recognition** trained on the cross-topic split of the 
[SlavicNER corpus](https://github.com/SlavicNLP/SlavicNER).


# Resources and Technical Documentation

- Paper: [Cross-lingual Named Entity Corpus for Slavic Languages](https://arxiv.org/pdf/2404.00482), to appear in LREC-COLING 2024.
- Annotation guidelines: https://arxiv.org/pdf/2404.00482
- SlavicNER Corpus: https://github.com/SlavicNLP/SlavicNER


# Evaluation

*Will appear soon*


# Usage

```python
from transformers import pipeline


model = "SlavicNLP/slavicner-ner-cross-topic-large"

text = """Nie jest za późno, aby powstrzymać Brexit, a Wielka Brytania wciąż
może zmienić zdanie - powiedział przewodniczący Rady Europejskiej
eurodeputowanym w Strasburgu"""

pipe = pipeline("ner", model, aggregation_strategy="simple")

entities = pipe(text)

print(*entities, sep="\n")
# {'entity_group': 'EVT', 'score': 0.99720407, 'word': 'Brexit', 'start': 35, 'end': 41}
# {'entity_group': 'LOC', 'score': 0.9656372, 'word': 'Wielka Brytania', 'start': 45, 'end': 60}
# {'entity_group': 'ORG', 'score': 0.9977708, 'word': 'Rady Europejskiej', 'start': 115, 'end': 132}
# {'entity_group': 'LOC', 'score': 0.95184135, 'word': 'Strasburgu', 'start': 151, 'end': 161}
```

# Citation

```latex
@inproceedings{piskorski-etal-2024-cross-lingual,
    title = "Cross-lingual Named Entity Corpus for {S}lavic Languages",
    author = "Piskorski, Jakub  and
      Marci{\'n}czuk, Micha{\l}  and
      Yangarber, Roman",
    editor = "Calzolari, Nicoletta  and
      Kan, Min-Yen  and
      Hoste, Veronique  and
      Lenci, Alessandro  and
      Sakti, Sakriani  and
      Xue, Nianwen",
    booktitle = "Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024)",
    month = may,
    year = "2024",
    address = "Torino, Italy",
    publisher = "ELRA and ICCL",
    url = "https://aclanthology.org/2024.lrec-main.369",
    pages = "4143--4157",
    abstract = "This paper presents a corpus manually annotated with named entities for six Slavic languages {---} Bulgarian, Czech, Polish, Slovenian, Russian,
                and Ukrainian. This work is the result of a series of shared tasks, conducted in 2017{--}2023 as a part of the Workshops on Slavic Natural
                Language Processing. The corpus consists of 5,017 documents on seven topics. The documents are annotated with five classes of named entities.
                Each entity is described by a category, a lemma, and a unique cross-lingual identifier. We provide two train-tune dataset splits
                {---} single topic out and cross topics. For each split, we set benchmarks using a transformer-based neural network architecture
                with the pre-trained multilingual models {---} XLM-RoBERTa-large for named entity mention recognition and categorization,
                and mT5-large for named entity lemmatization and linking.",
}
```

# Contact

Michał Marcińczuk ([email protected])