metadata

tags:
  - spacy
  - token-classification
language: uk
datasets:
  - ner-uk
license: mit
model-index:
  - name: uk_ner_wechsel-minixhofer-roberta-large
    results:
      - task:
          name: NER
          type: token-classification
        metrics:
          - name: NER Precision
            type: precision
            value: 0.9278959811
          - name: NER Recall
            type: recall
            value: 0.9127906977
          - name: NER F Score
            type: f_score
            value: 0.9202813599
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_wechsel-minixhofer-roberta-large

Model description

uk_ner_wechsel-minixhofer-roberta-large is a fine-tuned Roberta-Large model by @benjamin that is ready to use for Named Entity Recognition and achieves a SoA performance for the NER task for Ukrainian language. That's the best I have for NER so far

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.