Bert Base Hungarian Cased Ner

🚀 ハンガリー語固有表現認識 (NER) モデル

このモデルは、「Cross-lingual Name Tagging and Linking for 282 Languages」論文で紹介された有名なWikiANNデータセットを使用して、「SZTAKI-HLT/hubert-base-cc」をファインチューニングしたモデルです。

🚀 クイックスタート

このモデルは、ハンガリー語の固有表現認識を行うために使用できます。以下のセクションでは、ファインチューニングのパラメータ、使用方法、および参照テスト結果について説明します。

✨ 主な機能

• ハンガリー語の固有表現認識を高精度に行うことができます。
• 有名なWikiANNデータセットを使用してファインチューニングされています。

📦 インストール

このモデルを使用するには、必要なライブラリをインストールする必要があります。以下のコマンドを使用して、必要なライブラリをインストールできます。

pip install transformers

💻 使用例

基本的な使用法

model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("akdeniz27/bert-base-hungarian-cased-ner")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("akdeniz27/bert-base-hungarian-cased-ner")
ner = pipeline('ner', model=model, tokenizer=tokenizer, aggregation_strategy="first")
ner("<your text here>")

高度な使用法

エンティティグルーピングに関する詳細は、「https://huggingface.co/transformers/_modules/transformers/pipelines/token_classification.html」を参照してください。

📚 ドキュメント

ファインチューニングパラメータ

task = "ner"
model_checkpoint = "SZTAKI-HLT/hubert-base-cc"
batch_size = 8 
label_list = ['O', 'B-PER', 'I-PER', 'B-ORG', 'I-ORG', 'B-LOC', 'I-LOC']
max_length = 512 
learning_rate = 2e-5 
num_train_epochs = 3 
weight_decay = 0.01 

参照テスト結果

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で提供されています。