Bert Base NER Onnx

🚀 dslim/bert-base-NERのONNXバージョン

このモデルは、🤗 Optimumライブラリを使用して、dslim/bert-base-NERをONNX形式に変換したものです。

bert-base-NERは、名前付きエンティティ認識（NER）にすぐに使用できる、ファインチューニングされたBERTモデルで、NERタスクにおいて最先端の性能を達成します。このモデルは、場所（LOC）、組織（ORG）、人物（PER）、その他（MISC）の4種類のエンティティを認識するように訓練されています。

具体的には、このモデルは標準のCoNLL - 2003名前付きエンティティ認識データセットの英語版でファインチューニングされたbert-base-casedモデルです。

🚀 クイックスタート

モデルを読み込むには、🤗 Optimumライブラリをインストールする必要があります。

💻 使用例

基本的な使用法

from optimum.onnxruntime import ORTModelForTokenClassification
from transformers import AutoTokenizer, pipeline


tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("laiyer/bert-base-NER-onnx")
model = ORTModelForTokenClassification.from_pretrained("laiyer/bert-base-NER-onnx")
ner = pipeline(
    task="ner",
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
)

ner_output = ner("My name is John Doe.")
print(ner_output)

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📄 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。