T5 Address Standardizer

🚀 住所標準化と修正モデル

このモデルは、不正確で非標準的な住所を標準化された住所に変換するために、t5-base をファインチューニングしたものです。主に米国の住所に対して訓練されています。

🚀 クイックスタート

評価指標

• 正解率
• BLEU

ウィジェット例

• 住所1：19, asbury place, mason city, iowa, 50401, us
• 住所2：1429, birch drive, mason city, iowa, 50401, us

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("Hnabil/t5-address-standardizer")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Hnabil/t5-address-standardizer")

inputs = tokenizer(
  "220, soyth rhodeisland aveune, mason city, iowa, 50401, us",
  return_tensors="pt"
)
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
print(tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True))

# ['220, s rhode island ave, mason city, ia, 50401, us']

📚 ドキュメント

訓練データ

このモデルは、openaddresses.io のデータを使用して訓練されています。