Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
@@ -21,4 +21,30 @@ widget:
|
|
21 |
- text: "ru:Великобританию"
|
22 |
- text: "sl:evropske komisije"
|
23 |
- text: "uk:Європейського агентства лікарських засобів"
|
24 |
-
---
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
21 |
- text: "ru:Великобританию"
|
22 |
- text: "sl:evropske komisije"
|
23 |
- text: "uk:Європейського агентства лікарських засобів"
|
24 |
+
---
|
25 |
+
|
26 |
+
# Model description
|
27 |
+
|
28 |
+
This is a baseline model for named entity **lemmatization** trained on the single-out topic split of the
|
29 |
+
[SlavicNER corpus](https://github.com/SlavicNLP/SlavicNER).
|
30 |
+
|
31 |
+
|
32 |
+
# Usage
|
33 |
+
|
34 |
+
You can use this model directly with a pipeline for text2text generation:
|
35 |
+
|
36 |
+
```python
|
37 |
+
from transformers import pipeline
|
38 |
+
|
39 |
+
model_name = "SlavicNLP/slavicner-lemma-single-out-large"
|
40 |
+
pipe = pipeline("text2text-generation", model_name)
|
41 |
+
|
42 |
+
texts = ["pl:Polsce", "cs:Velké Británii", "bg:българите", "ru:Великобританию", "sl:evropske komisije",
|
43 |
+
"uk:Європейського агентства лікарських засобів"]
|
44 |
+
|
45 |
+
outputs = pipe(texts)
|
46 |
+
|
47 |
+
lemmas = [o['generated_text'] for o in outputs]
|
48 |
+
print(lemmas)
|
49 |
+
# ['Polska', 'Velká Británie', 'българи', 'Великобритания', 'evropska komisija', 'Європейське агентство лікарських засобів']
|
50 |
+
```
|