Bertimbau Large Ner Total

🚀 bertimbau-large-ner-total

本模型卡片旨在简化葡萄牙语Bert，即Bertimbau在命名实体识别任务中的使用。

在本模型卡片中，我们使用了原始Bertimbau仓库ner_evaluation文件夹中提供的 BERT - CRF（全场景，10个类别） 模型。

可用的类别如下：

• 人物（PESSOA）
• 组织（ORGANIZACAO）
• 地点（LOCAL）
• 时间（TEMPO）
• 数值（VALOR）
• 抽象概念（ABSTRACCAO）
• 事件（ACONTECIMENTO）
• 事物（COISA）
• 作品（OBRA）
• 其他（OUTRO）

🚀 快速开始

本模型可用于命名实体识别任务，基于葡萄牙语Bert进行适配，能识别多种类型的实体。

📦 安装指南

此部分原文档未提及具体安装步骤，故跳过。

💻 使用示例

基础用法

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("marquesafonso/bertimbau-large-ner-total")
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("marquesafonso/bertimbau-large-ner-total")

高级用法

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("ner", model="marquesafonso/bertimbau-large-ner-total", aggregation_strategy='simple')

sentence = "James Marsh, realizador de filmes como A Teoria de Tudo ou Homem no Arame, assumiu a missão de criar uma obra biográfica sobre Samue Beckett, figura ímpar da literatura e da dramaturgia do século XX. O guião foi escrito pelo escocês Neil Forsyth, vencedor de dois Baftas."

result = pipe([sentence])

print(f"{sentence}\n{result}")

# James Marsh, realizador de filmes como A Teoria de Tudo ou Homem no Arame, assumiu a missão de criar uma obra biográfica sobre Samue Beckett, figura ímpar da literatura e da dramaturgia do século XX. O guião foi escrito pelo escocês Neil Forsyth, vencedor de dois Baftas.
# [[
#     {'entity_group': 'PESSOA', 'score': 0.99737316, 'word': 'James Marsh', 'start': 0, 'end': 11},
#     {'entity_group': 'OBRA', 'score': 0.9823761, 'word': 'A Teoria de Tudo', 'start': 39, 'end': 55},
#     {'entity_group': 'OBRA', 'score': 0.96812135, 'word': 'Homem no Arame', 'start': 59, 'end': 73},
#     {'entity_group': 'PESSOA', 'score': 0.9954967, 'word': 'Samue Beckett', 'start': 127, 'end': 140},
#     {'entity_group': 'TEMPO', 'score': 0.97845674, 'word': 'século XX', 'start': 189, 'end': 198},
#     {'entity_group': 'PESSOA', 'score': 0.9962597, 'word': 'Neil Forsyth', 'start': 233, 'end': 245},
#     {'entity_group': 'OUTRO', 'score': 0.7552187, 'word': 'Baftas', 'start': 264, 'end': 270}
# ]]

📚 详细文档

此部分原文档未提供详细说明，故跳过。

🔧 技术细节

此部分原文档未提供具体的技术实现细节，故跳过。

📄 许可证

本工作是对葡萄牙语Bert，即Bertimbau的改编。你可以查看并/或引用他们的工作：

@InProceedings{souza2020bertimbau,
    author="Souza, F{\'a}bio and Nogueira, Rodrigo and Lotufo, Roberto",
    editor="Cerri, Ricardo and Prati, Ronaldo C.",
    title="BERTimbau: Pretrained BERT Models for Brazilian Portuguese",
    booktitle="Intelligent Systems",
    year="2020",
    publisher="Springer International Publishing",
    address="Cham",
    pages="403--417",
    isbn="978-3-030-61377-8"
}


@article{souza2019portuguese,
    title={Portuguese Named Entity Recognition using BERT-CRF},
    author={Souza, F{\'a}bio and Nogueira, Rodrigo and Lotufo, Roberto},
    journal={arXiv preprint arXiv:1909.10649},
    url={http://arxiv.org/abs/1909.10649},
    year={2019}
}

请注意，作者 - Fabio Capuano de Souza、Rodrigo Nogueira、Roberto de Alencar Lotufo - 为他们的工作采用了MIT许可证。