Result filters

Metadata provider

Language

  • Icelandic

Resource type

Tool task

  • Named entity recognition

Active filters:

  • Tool task: Named entity recognition
  • Language: Icelandic
3 record(s) found

Search results

  • Icelandic NER API - Ensamble model (21.09)

    A dockerized Named Entity Recognition (NER) API for Icelandic. It uses a the IceBERT language model from Miðeind as its primary model, but it also offers the possibility to use 3 other transformer language models with it ( ELECTRA-base, convbert-small, and multilingual-BERT) and combines them with CombiTagger. They were all fine tuned for NER using MIM-GOLD-NER. IceBERT was the best individual model as it achieves F1-score of ~92.73 on the test set for MIM-GOLD-NER, while the combination of the four, in the form of CombiTagger, achieved F1-score of 93.21. The code for the API is available at https://github.com/icelandic-lt/Icelandic-NER-API and the files for the fine tuned models are available in this submission. Dockerútfærð forritaskil fyrir nafnakennsl (NER) á íslensku. Þau notast við IceBERT mállíkan frá Miðeind sem sitt megin líkan, en þau bjóða líka upp á möguleikann að láta IceBERT vinna með 3 öðrum líkönum (ELECTRA-base, convbert-small og multilingual-BERT). Þau hafa öll verið fínstillt fyrir NER með nafnakennslamálheildinni MIM-GOLD-NER. Ef við skoðum hvert líkan fyrir sig, þá er IceBERT líkanið best, en það nær 92.73 í F1, á meðn CombiTagger nær 93.21 í F1. Forritunarkóðinn fyrir forritaskilinu eru aðgengileg hérna: https://github.com/icelandic-lt/Icelandic-NER-API og skrárnar fyrir fínstilltu líkönin má finna í þessari færslu.

  • IceEval - Icelandic Natural Language Processing Benchmark 22.09

    IceEval is a benchmark for evaluating and comparing the quality of pre-trained language models. The models are evaluated on a selection of four NLP tasks for Icelandic: part-of-speech tagging (using the MIM-GOLD corpus), named entity recognition (using the MIM-GOLD-NER corpus), dependency parsing (using the IcePaHC-UD corpus) and automatic text summarization (using the IceSum corpus). IceEval includes scripts for downloading the datasets, splitting them into training, validation and test splits and training and evaluating models for each task. The benchmark uses the Transformers, DiaParser and TransformerSum libraries for fine-tuning and evaluation. IceEval er tól til að meta og bera saman forþjálfuð mállíkön. Líkönin eru metin á fjórum máltækniverkefnum fyrir íslensku: mörkun (með MIM-GOLD málheildinni), nafnakennslum (með MIM-GOLD-NER málheildinni), þáttun (með IcePaHC-UD málheildinni) og sjálfvirkri samantekt (með IceSum málheildinni). IceEval inniheldur skriftur til að sækja gagnasöfnin, skipta þeim í þjálfunar- og prófunargögn og að fínstilla og meta líkön fyrir hvert verkefni. Transformers, DiaParser og TransformerSum forritasöfnin eru notuð til að fínstilla líkönin.

  • Icelandic NER API - ELECTRA-base model (21.05)

    A dockerized Named Entity Recognition (NER) API for Icelandic. It uses a ELECTRA-base language model, that has been fine tuned for NER using MIM-GOLD-NER. It achieves F1-score of ~91.9 on the test set for MIM-GOLD-NER. The code for the API is available at https://github.com/icelandic-lt/Icelandic-NER-API and the files for the fine tuned model are available in this submission. Dockerútfærð forritaskil fyrir nafnakennsl (NER) á íslensku. Það notast við ELECTRA-base mállíkan, sem hefur verið fínstillt fyrir NER með nafnakennslamálheildinni MIM-GOLD-NER. Líkanið nær u.þ.b. 91.9 fyrir prófunarmengi MIM-GOLDöNER. Forritunarkóðinn fyrir forritaskilinu eru aðgengileg hérna: https://github.com/icelandic-lt/Icelandic-NER-API og skrárnar fyrir fínstillta líkanið má finna í þessari færslu.