readme: ---
  tags:
  - spacy
  - token-classification
  language: uk
  datasets:
  - ner-uk
  license: mit
  model-index:
  - name: uk_ner_web_trf_base
    results:
    - task:
        name: NER
        type: token-classification
      metrics:
      - name: NER Precision
        type: precision
        value: 0.8987742191
      - name: NER Recall
        type: recall
        value: 0.8810077519
      - name: NER F Score
        type: f_score
        value: 0.8898023096
  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_base
  
  ## Model description
  
  **uk_ner_web_trf_base** is a fine-tuned [XLM-Roberta model](https://huggingface.co/xlm-roberta-base) that is ready to use for **Named Entity Recognition** and achieves a performance close to **SoA** for the NER task for Ukrainian language. 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](https://github.com/lang-uk/ner-uk), released by the [lang-uk](https://lang.org.ua).
  A bigger model, trained on xlm-roberta-large with the **State-of-the-Art** performance is available [here](https://huggingface.co/dchaplinsky/uk_ner_web_trf_large).
  
  
  Copyright: [Dmytro Chaplynskyi](https://twitter.com/dchaplinsky), [lang-uk project](https://lang.org.ua), 2022
  