Uk Ner

🚀 烏克蘭命名實體識別模型

本項目基於預訓練模型進行微調，用於識別烏克蘭語中的命名實體，能有效識別出人名、地點、組織等信息，為烏克蘭語的信息處理提供了有力支持。

🚀 快速開始

本模型是在 [XLM - RoBERTa - Uk](https://huggingface.co/ukr - models/xlm - roberta - base - uk) 模型的基礎上，使用帶有 B - PER、I - PER、B - LOC、I - LOC、B - ORG、I - ORG 標籤的 [合成命名實體識別數據集](https://huggingface.co/datasets/ukr - models/Ukr - Synth) 進行微調得到的。

💻 使用示例

基礎用法

使用 Huggingface 的 pipeline 方法（返回帶標籤的標記）：

from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('ukr-models/uk-ner')
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained('ukr-models/uk-ner')

ner = pipeline('ner', model=model, tokenizer=tokenizer)
ner("Могила Тараса Шевченка — місце поховання видатного українського поета Тараса Шевченка в місті Канів (Черкаська область) на Чернечій горі, над яким із 1939 року височіє бронзовий пам'ятник роботи скульптора Матвія Манізера.")

高級用法

如果您希望按單詞而不是標記來分割預測結果，可以使用以下方法（從倉庫下載腳本 get_predictions.py，它使用 tokenize_uk 包 進行分割）：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
from get_predictions import get_word_predictions

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('ukr-models/uk-ner')
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained('ukr-models/uk-ner')

get_word_predictions(model, tokenizer, ["Могила Тараса Шевченка — місце поховання видатного українського поета Тараса Шевченка в місті Канів (Черкаська область) на Чернечій горі, над яким із 1939 року височіє бронзовий пам'ятник роботи скульптора Матвія Манізера."])

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證。