西班牙BERT（BETO）+ NER

该模型是在西班牙BERT cased (BETO) 版本上进行训练的，用于NER下游任务。

下游任务（NER）的详细信息 - 数据集

• Dataset: CONLL Corpora ES

我对数据集进行了预处理，并将其拆分为训练集和验证集（80/20）

• Fine-tune on NER script provided by Huggingface

• 标签涵盖范围：

B-LOC
B-MISC
B-ORG
B-PER
I-LOC
I-MISC
I-ORG
I-PER
O

评估集上的指标：

比较：

模型实战

使用管道快速使用：

from transformers import pipeline

nlp_ner = pipeline(
    "ner",
    model="mrm8488/bert-spanish-cased-finetuned-ner",
    tokenizer=(
        'mrm8488/bert-spanish-cased-finetuned-ner',  
        {"use_fast": False}
))

text = 'Mis amigos están pensando viajar a Londres este verano'

nlp_ner(text)

#Output: [{'entity': 'B-LOC', 'score': 0.9998720288276672, 'word': 'Londres'}]

由 Manuel Romero/@mrm8488 创建

在西班牙用 ♥ 制作