Gbert Legal Ner

🚀 法的固有表現抽出のためのドイツ語BERT

このモデルは、法的固有表現抽出（Legal Named Entity Recognition）に特化したドイツ語BERTモデルです。法的な文章から様々な固有表現を抽出するのに役立ちます。

🚀 クイックスタート

以下のコードを使用して、このモデルを簡単に試すことができます。

基本的な使用法

from transformers import pipeline
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("PaDaS-Lab/gbert-legal-ner", use_auth_token="AUTH_TOKEN")
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("PaDaS-Lab/gbert-legal-ner", use_auth_token="AUTH_TOKEN")

ner = pipeline("ner", model=model, tokenizer=tokenizer)
example = "1. Das Bundesarbeitsgericht ist gemäß § 9 Abs. 2 Satz 2 ArbGG iVm. § 201 Abs. 1 Satz 2 GVG für die beabsichtigte Klage gegen den Bund zuständig ."

results = ner(example)
print(results)

💻 使用例

クラス一覧

📄 ライセンス

このモデルを使用する際には、以下の文献を引用してください。

@conference{icaart23,
  author={Harshil Darji. and Jelena Mitrović. and Michael Granitzer.},
  title={German BERT Model for Legal Named Entity Recognition},
  booktitle={Proceedings of the 15th International Conference on Agents and Artificial Intelligence - Volume 3: ICAART,},
  year={2023},
  pages={723-728},
  publisher={SciTePress},
  organization={INSTICC},
  doi={10.5220/0011749400003393},
  isbn={978-989-758-623-1},
  issn={2184-433X},
}