Uk Ner Web Trf 13class

🚀 uk_ner_web_trf_13class

uk_ner_web_trf_13class 是一個經過微調的模型，它基於 Roberta Large Ukrainian model，可直接用於 命名實體識別（Named Entity Recognition），並在烏克蘭語的命名實體識別任務中達到了新的 最優性能（SoA）。該模型性能出色，經過訓練能夠識別 十三種 實體類型。

🚀 快速開始

本模型可直接用於烏克蘭語的命名實體識別任務。你可以通過以下方式使用它：

# 這裡假設使用Hugging Face的transformers庫，具體代碼需根據實際情況調整
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("uk_ner_web_trf_13class")
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("uk_ner_web_trf_13class")

text = "Президент Володимир Зеленський пояснив, що наразі діалог із режимом Володимира путіна неможливий, адже агресор обрав курс на знищення українського народу. За словами Зеленського цей режим РФ виявляє неповагу до суверенітету і територіальної цілісності України."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
# 後續處理輸出結果

✨ 主要特性

• 性能卓越：在烏克蘭語的命名實體識別任務中達到新的最優性能。
• 實體類型豐富：能夠識別十三種不同類型的實體。

📚 詳細文檔

模型描述

uk_ner_web_trf_13class 是基於 Roberta Large Ukrainian model 微調而來，可用於烏克蘭語的命名實體識別任務。

可識別的實體類型

• ORG（組織）：公司、品牌、機構、組織、協會（包括宗教、非正式、非營利性組織）、政黨、人民團體或特定項目（如會議、樂隊、電視節目等）的名稱。例如：UNESCO。
• PERS（人物）：人物的姓名，人物可以是人類、書籍角色或類人生物（如吸血鬼、幽靈、美人魚等）。例如：Marquis de Sade。
• LOC（地點）：地理名稱，包括地區、村莊、城市、州、縣、國家、大陸、河流、湖泊、海洋、山脈等的名稱。例如：Ukraine。
• MON（貨幣金額）：包括貨幣的金額。例如：$40, 1 mln hryvnias。
• PCT（百分比）：包括百分號或“percent”一詞的百分比值。例如：10%。
• DATE（日期）：完整或不完整的日曆日期，可能包括世紀、年、月、日。例如：last week, 10.12.1999。
• TIME（時間）：文本或數字形式的時間戳。例如：half past six, 18:30。
• PERIOD（時間段）：時間段，可能由兩個日期組成。例如：a few months, 2014 - 2015。
• JOB（職位）：職位名稱。例如：member of parliament, ophthalmologist。
• DOC（文檔）：文檔的唯一名稱，包括合同、訂單、賬單、採購單等的名稱。例如：procurement contract CW2244226。
• QUANT（數量）：帶有計量單位的數量，如重量、距離、尺寸等。例如：3 kilograms, a hundred miles。
• ART（人造物品）：人造產品的名稱，如書籍、歌曲、汽車或三明治等。例如：Mona Lisa, iPhone。
• MISC（其他）：上述列表未涵蓋的任何其他實體，如節日名稱、網站、戰役、戰爭、體育賽事、颶風等。例如：Black Friday。

訓練數據集

該模型在 NER - UK 2.0 dataset 上進行了微調，該數據集由 lang - uk 發佈。

其他相關模型

另一個基於transformer的、為SpaCy訓練的 四分類模型 可在 此處 獲取。

📄 許可證

本模型採用 MIT 許可證。

模型指標

版權信息

Copyright: Dmytro Chaplynskyi, Mariana Romanyshyn, lang - uk project, 2024

引用信息

引用信息待補充。