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language: |
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- ja |
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license: cc-by-sa-3.0 |
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# BERTによる日本語固有表現抽出のモデル |
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## 使用方法 |
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必要なライブラリ（transformers、unidic_lite、fugashi）をpipなどでインストールして、下記のコードを実行するだけです。 |
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```python |
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from transformers import BertJapaneseTokenizer, BertForTokenClassification |
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from transformers import pipeline |
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model = BertForTokenClassification.from_pretrained("jurabi/bert-ner-japanese") |
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tokenizer = BertJapaneseTokenizer.from_pretrained("jurabi/bert-ner-japanese") |
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ner_pipeline = pipeline('ner', model=model, tokenizer=tokenizer) |
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ner_pipeline("ここに固有表現抽出をしたい文を書いて下さい。") |
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``` |
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## 事前学習モデル |
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東北大学乾研究室が公開している日本語BERTモデル（[cl-tohoku/bert-base-japanese-v2](https://huggingface.co/cl-tohoku/bert-base-japanese-v2)） |
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## 学習データ |
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ストックマーク株式会社が公開しているWikipediaを用いた日本語の固有表現抽出データセット（[stockmarkteam/ner-wikipedia-dataset](https://github.com/stockmarkteam/ner-wikipedia-dataset)） |
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## ライセンス |
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[Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/) |
