Mbert Bengali Ner

🚀 マルチリンガルBERTベンガル語固有表現認識

mBERT-Bengali-NERは、bert-base-multilingual-uncasedモデルとWikiannデータセットを用いて構築された、Transformerベースのベンガル語固有表現認識モデルです。

🚀 クイックスタート

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
from transformers import pipeline

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("sagorsarker/mbert-bengali-ner")
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("sagorsarker/mbert-bengali-ner")

nlp = pipeline("ner", model=model, tokenizer=tokenizer, grouped_entities=True)
example = "আমি জাহিদ এবং আমি ঢাকায় বাস করি।"

ner_results = nlp(example)
print(ner_results)

✨ 主な機能

ラベルとIDのマッピング

🔧 技術詳細

学習の詳細

• mBERT-Bengali-NERはWikiannデータセットを用いて学習されました。
• mBERT-Bengali-NERはtransformers-token-classificationスクリプトを用いて学習されました。
• mBERT-Bengali-NERは合計5エポックで学習されました。
• KaggleのGPUを用いて学習されました。

評価結果

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。