# pip install -U transformers accelerate
# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("merve/ner-replica")
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("merve/ner-replica", device_map="auto")Quick Links
deprem-ner
Bu model depremde enkaz altında kalan kişilerin bildirimlerinden sokak, il, ilçe gibi bilgileri çekmeye çalıştık.
Örnek girdiler:
- "Lütfen yardım Akevler mahallesi Rüzgar sokak Tuncay apartmanı zemin kat Antakya akrabalarım göçük altında #hatay #Afad"
- "MARAȘA'ta arkadaşimizdan haber alamıyoruz ACIL yardım Penta Park konutları 1. Blok en üst kat 11. Kat \n\n@AFADBaskanlik #kahramanmaraş\nACİL"
Verdiği çıktılar:
[
{
"entity_group": "mahalle",
"score": 0.8160411715507507,
"word": "Akevler mahallesi",
"start": 14,
"end": 31
},
{
"entity_group": "sokak",
"score": 0.940501868724823,
"word": "Rüzgar sokak",
"start": 32,
"end": 44
},
{
"entity_group": "Apartman/Site",
"score": 0.8081040978431702,
"word": "Tuncay apartmanı",
"start": 45,
"end": 61
},
{
"entity_group": "ilce",
"score": 0.854024350643158,
"word": "Antakya",
"start": 72,
"end": 79
}
]
Değerlendirme
Bu modeli Hugging Face Hub'daki diğer modellerle karşılaştırdık, örnek 30 input'ta sonuçları bu repository'de bulabilirsiniz.
- Downloads last month
- 12
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("token-classification", model="merve/ner-replica")