Modernbert Italian Finetuned Ner

🚀 現代意大利語微調NER模型

該模型基於Transformer庫，是在意大利語數據集上微調的NER模型，可有效進行命名實體識別任務。

🚀 快速開始

本模型是 DeepMount00/Italian-ModernBERT-base 在 tner/wikiann 數據集上的微調版本。在評估集上取得了以下結果：

• 損失值：0.0422
• 精確率：0.9339
• 召回率：0.9452
• F1值：0.9395
• 準確率：0.9909

✨ 主要特性

• 可用於分詞分類任務，特別是命名實體識別（NER）。
• 針對意大利語進行了微調。

📦 安裝指南

文檔未提及安裝步驟，故跳過此章節。

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import pipeline
ner_pipeline = pipeline("ner", model="nickprock/modernbert-italian-finetuned-ner", aggregation_strategy="simple")
text = "La sede storica della Olivetti è ad Ivrea"
output = ner_pipeline(text)

📚 詳細文檔

模型描述

用於意大利語實驗的分詞分類，即命名實體識別（NER）。

預期用途和限制

該模型可用於分詞分類，特別是命名實體識別（NER），針對意大利語進行了微調。

訓練和評估數據

使用的數據集是 wikiann。

訓練過程

訓練超參數

訓練期間使用了以下超參數：

• 學習率：2e-05
• 訓練批次大小：8
• 評估批次大小：8
• 隨機種子：42
• 優化器：使用 OptimizerNames.ADAMW_TORCH，β值為(0.9, 0.999)，ε值為1e-08，無額外優化器參數
• 學習率調度器類型：線性
• 訓練輪數：3

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.48.3
• Pytorch 2.5.1+cu124
• Datasets 3.3.2
• Tokenizers 0.21.0

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證。