Icelandic Ner Distilbert

🚀 冰岛语命名实体识别（IcelandicNER）DistilBERT模型

该模型在冰岛语的MIM - GOLD - NER数据集上进行了微调。MIM - GOLD - NER语料库由雷克雅未克大学在2018 - 2020年开发，涵盖了八种类型的实体：

• 日期
• 地点
• 其他
• 货币
• 组织
• 百分比
• 人物
• 时间

🚀 快速开始

本模型可用于冰岛语的命名实体识别任务，通过微调MIM - GOLD - NER数据集获得了良好的性能。

✨ 主要特性

• 基于DistilBERT架构，在冰岛语的MIM - GOLD - NER数据集上微调。
• 能够识别八种不同类型的实体，包括日期、地点、人物等。

📦 安装指南

安装依赖

pip install transformers

💻 使用示例

基础用法

你可以使用Transformers库的pipeline进行命名实体识别。以下是使用该模型的示例代码：

from transformers import AutoTokenizer
from transformers import AutoModelForTokenClassification  # for pytorch
from transformers import TFAutoModelForTokenClassification  # for tensorflow
from transformers import pipeline

model_name_or_path = "m3hrdadfi/icelandic-ner-distilbert" 
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(model_name_or_path)  # Pytorch
# model = TFAutoModelForTokenClassification.from_pretrained(model_name_or_path)  # Tensorflow

nlp = pipeline("ner", model=model, tokenizer=tokenizer)
example = "Kristin manneskja getur ekki lagt frásagnir af Jesú Kristi á hilluna vegna þess að hún sé búin að lesa þær ."

ner_results = nlp(example)
print(ner_results)

📚 详细文档

数据集信息

评估结果

以下表格总结了模型整体以及每个类别的得分：

📄 许可证

本项目采用Apache - 2.0许可证。

💡 问题反馈

如果你有任何问题，请在IcelandicNER Issues仓库中提交GitHub问题。