Uk Ner

🚀 モデル名不明

このモデルは、[XLM - RoBERTa - Uk](https://huggingface.co/ukr - models/xlm - roberta - base - uk) モデルを [合成NERデータセット](https://huggingface.co/datasets/ukr - models/Ukr - Synth) でファインチューニングしたものです。B - PER、I - PER、B - LOC、I - LOC、B - ORG、I - ORG タグを使用しています。

🚀 クイックスタート

✨ 主な機能

このモデルは、ウクライナ語の固有表現認識（NER）を行うために設計されています。

📦 インストール

このモデルを使用するには、Huggingfaceのtransformersライブラリが必要です。以下のコマンドでインストールできます。

pip install transformers

💻 使用例

基本的な使用法

Huggingfaceのパイプラインを使用してトークンとラベルを取得する方法です。

from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('ukr-models/uk-ner')
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained('ukr-models/uk-ner')

ner = pipeline('ner', model=model, tokenizer=tokenizer)
ner("Могила Тараса Шевченка — місце поховання видатного українського поета Тараса Шевченка в місті Канів (Черкаська область) на Чернечій горі, над яким із 1939 року височіє бронзовий пам'ятник роботи скульптора Матвія Манізера.")

高度な使用法

単語単位で予測結果を取得したい場合は、以下のアプローチを使用できます。（リポジトリからget_predictions.pyスクリプトをダウンロードしてください。これは、単語分割に package tokenize_uk を使用します）

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
from get_predictions import get_word_predictions

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('ukr-models/uk-ner')
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained('ukr-models/uk-ner')

get_word_predictions(model, tokenizer, ["Могила Тараса Шевченка — місце поховання видатного українського поета Тараса Шевченка в місті Канів (Черкаська область) на Чернечій горі, над яким із 1939 року височіє бронзовий пам'ятник роботи скульптора Матвія Манізера."])

📄 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。