Universal Ner Ita

🚀 イタリア語用ユニバーサルNER（ゼロショット）

このモデルは汎用的であり、すべてのドメインで動作します。特定のドメインで90/99%に近いF1スコアのパフォーマンス指標を求める場合は、ミケーレ・モンテボビ（Michele Montebovi）宛にメール（montebovi.michele@gmail.com）でご連絡ください。これにより、イタリア語での独自のエンティティ認識要件に合わせてモデルをカスタマイズし、パフォーマンスを向上させる可能性があります。

🚀 クイックスタート

このモデルを試すには、以下のHugging Face Spacesのリンクを使ってブラウザで直接テストできます。 https://huggingface.co/spaces/DeepMount00/universal_ner_ita

✨ 主な機能

このモデルは、イタリア語用の固有表現認識（NER）タスクに設計されています。ゼロショット学習アプローチを採用しており、特定のエンティティに対するトレーニングを必要とせずに、幅広いエンティティを識別できます。これにより、イタリア語テキストからのエンティティ抽出を必要とする様々なアプリケーションに非常に汎用的です。

🔧 技術詳細

モデルのパフォーマンス

• 推論時間：このモデルはCPUで動作し、GPUでの推論時間は0.01秒です。CPUでのパフォーマンスは、具体的なハードウェア構成によって異なります。

📦 インストール

このモデルを使用するには、GLiNERプロジェクトをダウンロードする必要があります。

!pip install gliner

💻 使用例

基本的な使用法

from gliner import GLiNER

model = GLiNER.from_pretrained("DeepMount00/universal_ner_ita")

text = """
Il comune di Castelrosso, con codice fiscale 80012345678, ha approvato il finanziamento di 15.000€ destinati alla ristrutturazione del parco giochi cittadino, affidando l'incarico alla società 'Verde Vivo Società Cooperativa', con sede legale in Corso della Libertà 45, Verona, da completarsi entro il 30/09/2024.
"""

labels = ["comune", "codice fiscale", "importo", "società", "indirizzo", "data di completamento"]

entities = model.predict_entities(text, labels)

max_length = max(len(entity["text"]) for entity in entities)

for entity in entities:
    padded_text = entity["text"].ljust(max_length)
    print(f"{padded_text} => {entity['label']}")

📄 ライセンス

このモデルは、Apache-2.0ライセンスの下で提供されています。

情報テーブル