Uk Ner

🚀 乌克兰命名实体识别模型

本项目基于预训练模型进行微调，用于识别乌克兰语中的命名实体，能有效识别出人名、地点、组织等信息，为乌克兰语的信息处理提供了有力支持。

🚀 快速开始

本模型是在 [XLM - RoBERTa - Uk](https://huggingface.co/ukr - models/xlm - roberta - base - uk) 模型的基础上，使用带有 B - PER、I - PER、B - LOC、I - LOC、B - ORG、I - ORG 标签的 [合成命名实体识别数据集](https://huggingface.co/datasets/ukr - models/Ukr - Synth) 进行微调得到的。

💻 使用示例

基础用法

使用 Huggingface 的 pipeline 方法（返回带标签的标记）：

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.")

高级用法

如果您希望按单词而不是标记来分割预测结果，可以使用以下方法（从仓库下载脚本 get_predictions.py，它使用 tokenize_uk 包 进行分割）：

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."])

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。