Flair Persian NER

🚀 Flairを用いたペルシャ語の固有表現認識

これは、Flair とともに提供される、ペルシャ語用の7クラスの固有表現認識モデルです。

F1スコア: 90.33 (NSURL-2019)

予測するNERタグ:

このモデルは、Flair埋め込み とPars-Bertに基づいています。

✨ 主な機能

• ペルシャ語の7クラスの固有表現認識を行うことができます。
• Flairというライブラリを利用しているため、簡単に使用することができます。

📦 インストール

このモデルを使用するには、Flair 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 flair

💻 使用例

基本的な使用法

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

# タガーをロード
tagger = SequenceTagger.load("PooryaPiroozfar/Flair-Persian-NER")

# サンプル文を作成
sentence = Sentence("اولین نمایش این فیلم‌ها روز دوشنبه 13 اردیبهشت و از ساعت 21 در موزه سینماست.")

# NERタグを予測
tagger.predict(sentence)

# 文を表示
print(sentence)

# 予測されたNERスパンを表示
print('The following NER tags are found:')
# エンティティを反復処理して表示
for entity in sentence.get_spans('ner'):
    print(entity)

このコードは以下の出力を生成します。

Span[4:8]: "روز دوشنبه 13 اردیبهشت" → DAT (1.0)
Span[10:12]: "ساعت 21" → TIM (1.0)
Span[13:15]: "موزه سینماست" → LOC (0.9999)

📚 ドキュメント

結果

• F値（マイクロ平均）: 0.9033
• F値（マクロ平均）: 0.8976
• 正解率: 0.8277

クラス別:
              precision    recall  f1-score   support

         ORG     0.9016    0.8667    0.8838      1523
         LOC     0.9113    0.9305    0.9208      1425
         PER     0.9216    0.9322    0.9269      1224
         DAT     0.8623    0.7958    0.8277       480
         MON     0.9665    0.9558    0.9611       181
         PCT     0.9375    0.9740    0.9554        77
         TIM     0.8235    0.7925    0.8077        53

   micro avg     0.9081    0.8984    0.9033      4963
   macro avg     0.9035    0.8925    0.8976      4963
weighted avg     0.9076    0.8984    0.9028      4963
 samples avg     0.8277    0.8277    0.8277      4963