葡萄牙语命名实体识别（NER）模型

这是一个用于葡萄牙语的NER模型，使用标准的'enamex'类别：LOC（地理位置）；PER（人物）；ORG（组织）；MISC（其他实体）。

该模型基于 BERTimbau Large 进行了微调，使用了一些现有的语料库进行训练（详见[1]）。

还有一个使用 BERTimbau Base 进行训练的备选模型： bert-base-pt-ner-enamex 。

在训练过程中，批处理大小为32，学习率为3e-5，训练了3个周期。在测试集上取得了以下结果（精确度/召回率/F1值）：0.919/0.925/0.922。

[1] Pablo Gamallo, Marcos Garcia & Patricia Martín-Rodilla, 2019. NER and open information extraction for Portuguese notebook for IberLEF 2019 Portuguese named entity recognition and relation extraction tasks . In Proceedings of the Iberian Languages Evaluation Forum (IberLEF 2019)co-located with 35th Conference of the Spanish Society for Natural Language Processing (SEPLN 2019): 457-467.