十种多语言命名实体识别模型,覆盖高资源语言
此模型是基于xlm-roberta-large微调的命名实体识别模型,支持十大高资源语言:阿拉伯语、德语、英语、西班牙语、法语、意大利语、拉脱维亚语、荷兰语、葡萄牙语和中文。具备识别地点、组织和人物三类实体的功能。通过Transformers库的pipeline,可便捷地应用于NER任务。训练数据来自特定时间段的新闻文章,虽然适用于多种场景,但在不同领域的推广性有限。
xlm-roberta-large-ner-hrl 是一个用于识别命名实体的模型,适用于十种资源丰富的语言。这十种语言包括阿拉伯语、德语、英语、西班牙语、法语、意大利语、拉脱维亚语、荷兰语、葡萄牙语及中文。该模型基于经过微调的 XLM-RoBERTa large 模型,可以识别三种实体类型:地点(LOC)、组织(ORG)和人物(PER)。具体来说,这个模型是在聚合的十种高资源语言上微调的 xlm-roberta-large 模型。
用户可以使用 Transformers 库中的 pipeline 来进行命名实体识别(NER)。以下是一个简单的代码示例:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification from transformers import pipeline tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Davlan/xlm-roberta-large-ner-hrl") model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("Davlan/xlm-roberta-large-ner-hrl") nlp = pipeline("ner", model=model, tokenizer=tokenizer) example = "Nader Jokhadar had given Syria the lead with a well-struck header in the seventh minute." ner_results = nlp(example) print(ner_results)
此模型的训练数据来源于特定时间范围内的实体标注新闻文章。因此,该模型可能无法很好地泛化用于不同领域的所有用例。
该模型针对十种语言进行了训练,每种语言的训练数据来源于不同的语料库,具体如下:
语言 | 数据集链接 |
---|---|
阿拉伯语 | ANERcorp |
德语 | conll 2003 |
英语 | conll 2003 |
西班牙语 | conll 2002 |
法语 | Europeana Newspapers |
意大利语 | Italian I-CAB |
拉脱维亚语 | Latvian NER |
荷兰语 | conll 2002 |
葡萄牙语 | Paramopama + Second Harem |
中文 | MSRA |
训练数据能够区分一个实体的开始与持续,因此即使有连续的相同类型的实体,模型也可以输出第二个实体的起始位置。
模型在 NVIDIA V100 GPU 上训练,并应用了 HuggingFace 提供的推荐超参数设置。
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