CineAI commited on
Commit
00a7371
1 Parent(s): fef2183

Update README.md

Browse files
Files changed (1) hide show
  1. README.md +8 -2
README.md CHANGED
@@ -55,25 +55,31 @@ It achieves the following results on the evaluation set:
55
 
56
  ## Model description
57
 
58
- Ukr. Модель була створена як практичне завдання з машиного навчання, це за fine-tuning BERT модель для задачі Named Entity Recognition.
 
 
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. The model was created as a practical machine learning task, it is a fine-tuning BERT model for the Named Entity Recognition task.
 
 
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