Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
@@ -55,25 +55,31 @@ It achieves the following results on the evaluation set:
|
|
55 |
|
56 |
## Model description
|
57 |
|
58 |
-
Ukr
|
|
|
|
|
59 |
Датасет який був використан це conll2003, стандат для навчання моделей під задачу Named Entity Recognition, або ще визначення складових мови в реченні.
|
60 |
Дізнатися як працює модель маєте змогу або через інтерфейс, який надає huggingface, або ж через код
|
61 |
|
62 |
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
|
63 |
|
64 |
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("CineAI/NER_Pittsburgh_TAA")
|
|
|
65 |
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("CineAI/NER_Pittsburgh_TAA")
|
66 |
|
67 |
Якщо цікавить чому модель має таку назву, перше це для чого вона для NER, друга складова це назва крутої пісні Pittsburgh третя і остання складова
|
68 |
це гурт який пісню створив це The Amity Affliction
|
69 |
|
70 |
-
En
|
|
|
|
|
71 |
The dataset used is conll2003, a standard for training models for the Named Entity Recognition task, or for identifying the components of speech in a sentence.
|
72 |
You can find out how the model works either through the interface provided by huggingface or through the code
|
73 |
|
74 |
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
|
75 |
|
76 |
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("CineAI/NER_Pittsburgh_TAA")
|
|
|
77 |
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("CineAI/NER_Pittsburgh_TAA")
|
78 |
|
79 |
If you are wondering why the model has such a name, the first is why it is for NER, the second component is the name of a cool song Pittsburgh, the third and last component
|
|
|
55 |
|
56 |
## Model description
|
57 |
|
58 |
+
## Ukr
|
59 |
+
|
60 |
+
Модель була створена як практичне завдання з машиного навчання, це за fine-tuning BERT модель для задачі Named Entity Recognition.
|
61 |
Датасет який був використан це conll2003, стандат для навчання моделей під задачу Named Entity Recognition, або ще визначення складових мови в реченні.
|
62 |
Дізнатися як працює модель маєте змогу або через інтерфейс, який надає huggingface, або ж через код
|
63 |
|
64 |
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
|
65 |
|
66 |
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("CineAI/NER_Pittsburgh_TAA")
|
67 |
+
|
68 |
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("CineAI/NER_Pittsburgh_TAA")
|
69 |
|
70 |
Якщо цікавить чому модель має таку назву, перше це для чого вона для NER, друга складова це назва крутої пісні Pittsburgh третя і остання складова
|
71 |
це гурт який пісню створив це The Amity Affliction
|
72 |
|
73 |
+
## En
|
74 |
+
|
75 |
+
The model was created as a practical machine learning task, it is a fine-tuning BERT model for the Named Entity Recognition task.
|
76 |
The dataset used is conll2003, a standard for training models for the Named Entity Recognition task, or for identifying the components of speech in a sentence.
|
77 |
You can find out how the model works either through the interface provided by huggingface or through the code
|
78 |
|
79 |
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
|
80 |
|
81 |
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("CineAI/NER_Pittsburgh_TAA")
|
82 |
+
|
83 |
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("CineAI/NER_Pittsburgh_TAA")
|
84 |
|
85 |
If you are wondering why the model has such a name, the first is why it is for NER, the second component is the name of a cool song Pittsburgh, the third and last component
|