Ner Vietnamese Electra Base

🚀 ベトナム語固有表現抽出モデル

このモデルは、VLSP 2018データセットで NlpHUST/electra-base-vn をファインチューニングしたものです。評価セットでは以下の結果を達成しています。

• 損失: 0.0580
• 場所の適合率: 0.9353
• 場所の再現率: 0.9377
• 場所のF1値: 0.9365
• 場所の数: 2360
• その他の適合率: 0.5660
• その他の再現率: 0.6897
• その他のF1値: 0.6218
• その他の数: 174
• 組織の適合率: 0.8610
• 組織の再現率: 0.9068
• 組織のF1値: 0.8833
• 組織の数: 1878
• 人物の適合率: 0.9692
• 人物の再現率: 0.9637
• 人物のF1値: 0.9664
• 人物の数: 2121
• 全体の適合率: 0.9122
• 全体の再現率: 0.9307
• 全体のF1値: 0.9214
• 全体の正解率: 0.9907

🚀 クイックスタート

このモデルは、Transformersの pipeline を使用して固有表現抽出（NER）に利用できます。

基本的な使用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
from transformers import pipeline

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("NlpHUST/ner-vietnamese-electra-base")
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("NlpHUST/ner-vietnamese-electra-base")

nlp = pipeline("ner", model=model, tokenizer=tokenizer)
example = "Liên quan vụ việc CSGT bị tố đánh dân, trúng một cháu nhỏ đang ngủ, đang lan truyền trên mạng xã hội, Đại tá Nguyễn Văn Tảo, Phó Giám đốc Công an tỉnh Tiền Giang vừa có cuộc họp cùng Chỉ huy Công an huyện Châu Thành và một số đơn vị nghiệp vụ cấp tỉnh để chỉ đạo làm rõ thông tin."

ner_results = nlp(example)
print(ner_results)

✨ 主な機能

このモデルは、ベトナム語の固有表現抽出タスクに特化しており、場所、組織、人物などの様々な固有表現を高精度に識別することができます。

📚 ドキュメント

モデルの説明

このモデルは、NlpHUST/electra-base-vn をベースに、VLSP 2018データセットでファインチューニングされたものです。

想定される用途と制限

想定される用途は、ベトナム語の固有表現抽出です。制限事項については、現時点で詳細な情報はありません。

トレーニングと評価データ

トレーニングと評価に使用されたデータについては、現時点で詳細な情報はありません。

トレーニング手順

トレーニングハイパーパラメータ

トレーニング中に使用されたハイパーパラメータは以下の通りです。

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.20.1
• Pytorch 1.8.0+cu111
• Datasets 2.4.0
• Tokenizers 0.12.1

連絡先情報

このプロジェクトに関する個人的な連絡は、Nha Nguyen Van (nha282@gmail.com) までお願いします。