Codeswitch Hineng Ner Lince

🚀 代碼切換印英命名實體識別模型（codeswitch-hineng-ner-lince）

這是一個預訓練模型，用於對從 LinCE 獲取的 印地語 - 英語 代碼混合數據進行 命名實體識別。該模型在以下倉庫的基礎上進行訓練：https://github.com/sagorbrur/codeswitch。

🚀 快速開始

安裝 codeswitch 庫

pip install codeswitch

✨ 主要特性

本模型專注於印地語 - 英語代碼混合數據的命名實體識別，可有效處理這兩種語言混合使用時的實體識別任務。

📦 安裝指南

使用以下命令安裝 codeswitch 庫：

pip install codeswitch

💻 使用示例

基礎用法

方法一

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification, pipeline

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("sagorsarker/codeswitch-hineng-ner-lince")

model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("sagorsarker/codeswitch-hineng-ner-lince")

ner_model = pipeline('ner', model=model, tokenizer=tokenizer)

ner_model("put any hindi english code-mixed sentence")

方法二

from codeswitch.codeswitch import NER
ner = NER('hin-eng')
text = "" # your mixed sentence 
result = ner.tag(text)
print(result)

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證。