Icelandic Ner Distilbert

🚀 冰島語命名實體識別（IcelandicNER）DistilBERT模型

該模型在冰島語的MIM - GOLD - NER數據集上進行了微調。MIM - GOLD - NER語料庫由雷克雅未克大學在2018 - 2020年開發，涵蓋了八種類型的實體：

• 日期
• 地點
• 其他
• 貨幣
• 組織
• 百分比
• 人物
• 時間

🚀 快速開始

本模型可用於冰島語的命名實體識別任務，通過微調MIM - GOLD - NER數據集獲得了良好的性能。

✨ 主要特性

• 基於DistilBERT架構，在冰島語的MIM - GOLD - NER數據集上微調。
• 能夠識別八種不同類型的實體，包括日期、地點、人物等。

📦 安裝指南

安裝依賴

pip install transformers

💻 使用示例

基礎用法

你可以使用Transformers庫的pipeline進行命名實體識別。以下是使用該模型的示例代碼：

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)

📚 詳細文檔

數據集信息

評估結果

以下表格總結了模型整體以及每個類別的得分：

📄 許可證

本項目採用Apache - 2.0許可證。

💡 問題反饋

如果你有任何問題，請在IcelandicNER Issues倉庫中提交GitHub問題。