camembert-ner：用于NER任务的从camemBERT微调的模型（包括DATE标签）。

简介

[camembert-ner-with-dates] 是法语camembert-ner模型的扩展，增加了一个用于日期的额外标签。该模型是在丰富的wikiner-fr数据集（约170,634个句子）上进行训练的。

在我的测试数据（包括聊天和电子邮件的混合数据）中，该模型达到了约83％的F1分数（相比之下，dateparser约为70％）。仍然可以在该模型的输出上使用dateparser库，以将文本转换为Python datetime对象（ https://dateparser.readthedocs.io/en/latest/ ）。

如何使用camembert-ner-with-dates与HuggingFace

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Jean-Baptiste/camembert-ner-with-dates")
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("Jean-Baptiste/camembert-ner-with-dates")


##### Process text sample (from wikipedia)

from transformers import pipeline

nlp = pipeline('ner', model=model, tokenizer=tokenizer, aggregation_strategy="simple")
nlp("Apple est créée le 1er avril 1976 dans le garage de la maison d'enfance de Steve Jobs à Los Altos en Californie par Steve Jobs, Steve Wozniak et Ronald Wayne14, puis constituée sous forme de société le 3 janvier 1977 à l'origine sous le nom d'Apple Computer, mais pour ses 30 ans et pour refléter la diversification de ses produits, le mot « computer » est retiré le 9 janvier 2015.")


[{'entity_group': 'ORG',
  'score': 0.9776379466056824,
  'word': 'Apple',
  'start': 0,
  'end': 5},
 {'entity_group': 'DATE',
  'score': 0.9793774570737567,
  'word': 'le 1er avril 1976 dans le',
  'start': 15,
  'end': 41},
 {'entity_group': 'PER',
  'score': 0.9958226680755615,
  'word': 'Steve Jobs',
  'start': 74,
  'end': 85},
 {'entity_group': 'LOC',
  'score': 0.995087186495463,
  'word': 'Los Altos',
  'start': 87,
  'end': 97},
 {'entity_group': 'LOC',
  'score': 0.9953305125236511,
  'word': 'Californie',
  'start': 100,
  'end': 111},
 {'entity_group': 'PER',
  'score': 0.9961076378822327,
  'word': 'Steve Jobs',
  'start': 115,
  'end': 126},
 {'entity_group': 'PER',
  'score': 0.9960325956344604,
  'word': 'Steve Wozniak',
  'start': 127,
  'end': 141},
 {'entity_group': 'PER',
  'score': 0.9957776467005411,
  'word': 'Ronald Wayne',
  'start': 144,
  'end': 157},
 {'entity_group': 'DATE',
  'score': 0.994030773639679,
  'word': 'le 3 janvier 1977 à',
  'start': 198,
  'end': 218},
 {'entity_group': 'ORG',
  'score': 0.9720810294151306,
  'word': "d'Apple Computer",
  'start': 240,
  'end': 257},
 {'entity_group': 'DATE',
  'score': 0.9924157659212748,
  'word': '30 ans et',
  'start': 272,
  'end': 282},
 {'entity_group': 'DATE',
  'score': 0.9934852868318558,
  'word': 'le 9 janvier 2015.',
  'start': 363,
  'end': 382}]

模型性能（指标：seqeval）

全局

'precision': 0.928
'recall': 0.928
'f1': 0.928

按实体分类

Label LOC: (precision:0.929, recall:0.932, f1:0.931, support:9510)
Label PER: (precision:0.952, recall:0.965, f1:0.959, support:9399)
Label MISC: (precision:0.878, recall:0.844, f1:0.860, support:5364)
Label ORG: (precision:0.848, recall:0.883, f1:0.865, support:2299)
Label DATE: Not relevant because of method used to add date tag on wikiner dataset (estimated f1 ~90%)