Yoda Ner

🚀 YODAとは

YODAは、Google Feedの製品最適化に使用される一連のモデルです。我々は、ショートタイトル、色、サイズなどの特定のメタデータを拡充・改善することで、電子商取引の市場規模を拡大することを目指しています。YODAは、300社以上の企業で350万以上の製品に対して本番環境で使用されています。

🚀 クイックスタート

NERの用途

我々は、製品の特徴抽出のためにNERモデルを学習させました。色、サイズ、ブランド、エネルギーラベルなどのデータを取得します。300万行以上の製品メタデータで学習させたこのモデルは、以下のスコアを返します。

結果:

• F値 (マイクロ) 0.972
• F値 (マクロ) 0.9692
• 正解率 0.9461

クラス別:

💻 使用例

基本的な使用法

Flairでの使用方法のデモ: 必要条件:

• Flair (pip install flair)

from flair.data import Sentence
from flair.models import SequenceTagger

# load tagger
tagger = SequenceTagger.load("lighthousefeed/yoda-ner")

# make example sentence
sentence = Sentence("Jean Paul Gaultier Classique - 50 ML Eau de Parfum  Damen Parfum.")

# predict NER tags
tagger.predict(sentence)

# print sentence
print(sentence)

# print predicted NER spans
print('The following NER tags are found:')

# iterate over entities and print
for entity in sentence.get_spans('ner'):
    print(entity)

📄 ライセンス

ISCライセンスです。

📚 ドキュメント

お問い合わせ

何か質問があれば、MLのリード開発者のIván R. Gázquezまでご連絡ください。皆さんがこのモデルをどのように使用したかを聞くのが大好きです！