Bert Base Multilingual Cased Pos English

🚀 BERT-base-multilingual-cased 品詞タグ付け用にファインチューニングされたモデル

このモデルは、英語の品詞タグ付け用にファインチューニングされた多言語BERTモデルです。Penn TreeBank (Marcus et al., 1993) を使用して学習され、F1スコア96.69を達成しています。

🚀 クイックスタート

transformers のパイプラインを使用して、このモデルを実行できます。

基本的な使用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification, TokenClassificationPipeline

model_name = "QCRI/bert-base-multilingual-cased-pos-english"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(model_name)

pipeline = TokenClassificationPipeline(model=model, tokenizer=tokenizer)
outputs = pipeline("A test example")
print(outputs)

📚 ドキュメント

このモデルは、Analyzing Encoded Concepts in Transformer Language Models（NAACL'22で公開）のすべての品詞タグ付けに基づく結果に使用されました。もしこのモデルがあなたの研究に役立つと思われる場合は、以下の引用を使用してください。

@inproceedings{sajjad-NAACL,
  title={Analyzing Encoded Concepts in Transformer Language Models},
  author={Hassan Sajjad, Nadir Durrani, Fahim Dalvi, Firoj Alam, Abdul Rafae Khan and Jia Xu},
  booktitle={North American Chapter of the Association of Computational Linguistics: Human Language Technologies (NAACL)},
  series={NAACL~'22},
  year={2022},
  address={Seattle}
}

📄 ライセンス

このモデルは、CC BY-NC 3.0ライセンスの下で提供されています。