Codeswitch Hineng Ner Lince

🚀 代码切换印英命名实体识别模型（codeswitch-hineng-ner-lince）

这是一个预训练模型，用于对从 LinCE 获取的 印地语 - 英语 代码混合数据进行 命名实体识别。该模型在以下仓库的基础上进行训练：https://github.com/sagorbrur/codeswitch。

🚀 快速开始

安装 codeswitch 库

pip install codeswitch

✨ 主要特性

本模型专注于印地语 - 英语代码混合数据的命名实体识别，可有效处理这两种语言混合使用时的实体识别任务。

📦 安装指南

使用以下命令安装 codeswitch 库：

pip install codeswitch

💻 使用示例

基础用法

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)

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。