Xlm Roberta Base Romanian Ner Ronec

🚀 XLM-RoBERTa モデル（ルーマニア語固有表現認識用）

このモデルはronecデータセットで学習されたXLM-RoBERTaモデルで、テストセットで95のF1-Macroスコアを達成しています。

🚀 クイックスタート

このモデルを使用するには、以下の手順に従ってください。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
from transformers import pipeline

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("EvanD/xlm-roberta-base-romanian-ner-ronec")
ner_model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("EvanD/xlm-roberta-base-romanian-ner-ronec")

nlp = pipeline("ner", model=ner_model, tokenizer=tokenizer, aggregation_strategy="simple")
example = "Numele meu este Amadeus Wolfgang și locuiesc în Berlin"

ner_results = nlp(example)
print(ner_results)

# [
#     {
#         'entity_group': 'PER',
#         'score': 0.9966806,
#         'word': 'Amadeus Wolfgang',
#         'start': 16,
#         'end': 32
#     },
#     {'entity_group': 'GPE',
#      'score': 0.99694663,
#      'word': 'Berlin',
#      'start': 48,
#      'end': 54
#      }
# ]

✨ 主な機能

• ルーマニア語の固有表現認識（Named-Entity Recognition）に特化したモデルです。
• ronecデータセットで学習されており、高い精度を誇ります。

📚 ドキュメント

テストメトリクス

このモデルのテストセットにおける性能指標は以下の通りです。

推論パラメータ

推論時のパラメータ設定は以下の通りです。

inference:
  parameters:
    aggregation_strategy: simple
    grouped_entities: true