metadata
tags:
- spacy
- token-classification
language: uk
datasets:
- ner-uk
license: mit
model-index:
- name: uk_ner_web_trf_large
results:
- task:
name: NER
type: token-classification
metrics:
- name: NER Precision
type: precision
value: 0.9183514774
- name: NER Recall
type: recall
value: 0.915503876
- name: NER F Score
type: f_score
value: 0.9169254658
widget:
- 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.
uk_ner_web_trf_large
Model description
uk_ner_web_trf_large is a fine-tuned XLM-Roberta model 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 on a NER task.
It has been trained to recognize four types of entities: location (LOC), organizations (ORG), person (PERS) and Miscellaneous (MISC).
The model was fine-tuned on the NER-UK dataset, released by the lang-uk. Smaller transformer based model for the SpaCy is available here.
Copyright: Dmytro Chaplynskyi, lang-uk project, 2022