Roberta Fa Zwnj Base Ner

🚀 RobertaNER

このモデルは、ARMAN、PEYMA、WikiANN から収集された混合固有表現認識（NER）データセットで、固有表現認識（NER）タスクに対して微調整されています。このデータセットは10種類のエンティティをカバーしています：

• 日付 (DAT)
• イベント (EVE)
• 施設 (FAC)
• 場所 (LOC)
• 金額 (MON)
• 組織 (ORG)
• パーセント (PCT)
• 人物 (PER)
• 製品 (PRO)
• 時間 (TIM)

📚 ドキュメント

データセット情報

評価

以下の表は、モデルの全体的なスコアと各エンティティごとのスコアをまとめたものです。

全体的なスコア

各エンティティごとのスコア

📦 インストール

必要なライブラリのインストール

pip install transformers

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoTokenizer
from transformers import AutoModelForTokenClassification  # for pytorch
from transformers import TFAutoModelForTokenClassification  # for tensorflow
from transformers import pipeline


model_name_or_path = "HooshvareLab/roberta-fa-zwnj-base-ner" 
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(model_name_or_path)  # Pytorch
# model = TFAutoModelForTokenClassification.from_pretrained(model_name_or_path)  # Tensorflow

nlp = pipeline("ner", model=model, tokenizer=tokenizer)
example = "در سال ۲۰۱۳ درگذشت و آندرتیکر و کین برای او مراسم یادبود گرفتند."

ner_results = nlp(example)
print(ner_results)

❓ 質問がある場合

ParsNER Issues リポジトリにGitHubのイシューを投稿してください。