Bertweet Tb2 Pos Tagging

🚀 Twitter POSタグ付けモデル

このモデルは、Tweebank V2のNERベンチマーク（Tweebank - NER）におけるベースラインTwitter POSタグ付けモデルで、Tweebank - NERのトレーニングデータを使用して学習されています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、Tweebank V2のNERベンチマークでのベースラインTwitter POSタグ付けモデルです。以下の情報を参考に、モデルを使い始めましょう。

✨ 主な機能

• Tweebank V2のNERベンチマーク（Tweebank - NER）におけるベースラインTwitter POSタグ付けモデルで、精度は95.21%です。
• 最新のTwitter POSタガーを探している場合は、HuggingFaceハブのリンクを参照してください。
• TweebankNLPプロジェクトの詳細については、論文とGitHubページを参照してください。論文中では、POS表でHuggingFace - BERTweet (TB2)と表記されています。

📦 インストール

このモデルの使用には、transformersライブラリが必要です。以下のコマンドでインストールできます。

pip install transformers

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("TweebankNLP/bertweet-tb2-pos-tagging")

model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("TweebankNLP/bertweet-tb2-pos-tagging")

注意事項

⚠️ 重要提示

このモデルをツイートに適用する際には、ベストな性能を得るために、ツイートをTweetTokenizerで前処理することを確認してください。

📚 ドキュメント

• このモデルに関する詳細な情報は、上述の論文とGitHubページを参照してください。

📄 ライセンス

このモデルはCC - BY - NC - 4.0ライセンスの下で提供されています。

📚 参考文献

もしあなたの研究でこのリポジトリを使用する場合は、以下の論文を引用してください。

@article{jiang2022tweetnlp,
    title={Annotating the Tweebank Corpus on Named Entity Recognition and Building NLP Models for Social Media Analysis},
    author={Jiang, Hang and Hua, Yining and Beeferman, Doug and Roy, Deb},
    journal={In Proceedings of the 13th Language Resources and Evaluation Conference (LREC)},
    year={2022}
}