Bert Base Turkish Cased Ner

🚀 土耳其命名實體識別 (NER) 模型

本模型是基於 “dbmdz/bert-base-turkish-cased” 微調得到的模型，使用了知名土耳其 NER 數據集的審核版本（https://github.com/stefan-it/turkish-bert/files/4558187/nerdata.txt）。

🚀 快速開始

本模型是一個用於土耳其語命名實體識別的工具，藉助微調後的 BERT 模型，能高效準確地識別文本中的實體。

✨ 主要特性

• 基於 “dbmdz/bert-base-turkish-cased” 模型微調，適配土耳其語命名實體識別任務。
• 經過特定數據集訓練，在多個評估指標上表現出色。

📦 安裝指南

本部分未提及具體安裝命令，因此跳過。

💻 使用示例

基礎用法

model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("akdeniz27/bert-base-turkish-cased-ner")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("akdeniz27/bert-base-turkish-cased-ner")
ner = pipeline('ner', model=model, tokenizer=tokenizer, aggregation_strategy="first")
ner("your text here")

請參考 “https://huggingface.co/transformers/_modules/transformers/pipelines/token_classification.html” 瞭解使用 aggregation_strategy 參數進行實體分組的方法。

📚 詳細文檔

微調參數

task = "ner"
model_checkpoint = "dbmdz/bert-base-turkish-cased"
batch_size = 8 
label_list = ['O', 'B-PER', 'I-PER', 'B-ORG', 'I-ORG', 'B-LOC', 'I-LOC']
max_length = 512 
learning_rate = 2e-5 
num_train_epochs = 3 
weight_decay = 0.01 

參考測試結果

• 準確率：0.9933935699477056
• F1 值：0.9592969472710453
• 精確率：0.9543530277931161
• 召回率：0.9642923563325274

使用論文 "Küçük, D., Küçük, D., Arıcı, N. 2016. Türkçe Varlık İsmi Tanıma için bir Veri Kümesi ("A Named Entity Recognition Dataset for Turkish"). IEEE Sinyal İşleme, İletişim ve Uygulamaları Kurultayı. Zonguldak, Türkiye." 中提出的測試集進行評估，結果如下：

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證。