bert large cased finetuned conll03 english

提供商dbmdz
分类token-classification
许可证Apache-2.0
下载量2.0K
星标0

简介

这是一个基于 BERT-Large 预训练模型，并针对 CoNLL-03 英文数据集微调而成的命名实体识别（NER）模型。简单来说，它能精准地从英文文本中抽取出人名、地名、组织机构名等关键实体。对于需要处理英文语料的中国开发者，该模型提供了一个开箱即用的高性能基准，无需从零开始训练即可快速搭建信息抽取管线。它与 Hugging Face 生态完美兼容，上手门槛极低，非常适合作为 NLP 任务中的预处理模块或实体识别基准模型。

核心亮点

  • 专注英文 NER，精准识别人名、地名及组织名
  • 基于 BERT-Large 架构，语义理解能力强
  • 开箱即用，无需自行微调即可快速部署
  • 兼容主流 Transformers 库，集成难度极低

使用方法

安装依赖
# 安装 Hugging Face transformers
pip install transformers torch
SDK 使用
# 使用 transformers 加载模型
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

model = AutoModel.from_pretrained("dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english")

Hugging Face 下载

我们推荐使用命令行或者 Hugging Face Hub SDK 来进行模型的下载。

操作指引：在下载前，请先通过如下命令安装 huggingface_hub：

操作指引 
pip install -U huggingface_hub

命令行下载

下载完整模型库

下载完整模型库 
huggingface-cli download dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english

下载单个文件到指定本地文件夹（以下载 config.json 到当前路径下 ./dir 目录为例）

下载单个文件到指定本地文件夹（以下载 config.json 到当前路径下 ./dir 目录为例） 
huggingface-cli download dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english config.json --local-dir ./dir

更多命令行下载选项，可参见官方文档

SDK 下载

SDK 下载 
# 模型下载
from huggingface_hub import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english')

Git 下载

请确保 lfs 已经被正确安装

Git 下载 
git lfs install
git clone https://huggingface.co/dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english

如果您希望跳过 lfs 大文件下载，可以使用如下命令

跳过 LFS 
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english

模型文件托管在 Hugging Face Hub，使用 HF CLI / SDK / Git 直接下载，不经过本站。

PyTorch / Transformers 使用

安装 Transformers

安装 Transformers 
pip install -U transformers torch

模型加载和推理

模型加载和推理 
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english')

模型下载

我们推荐使用命令行或者 ModelScope SDK 来进行模型的下载。

操作指引：在下载前，请先通过如下命令安装 ModelScope：

操作指引 
pip install modelscope

命令行下载

下载完整模型库

下载完整模型库 
modelscope download --model dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english

下载单个文件到指定本地文件夹（以下载 README.md 到当前路径下 dir 目录为例）

下载单个文件到指定本地文件夹（以下载 README.md 到当前路径下 dir 目录为例） 
modelscope download --model dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english README.md --local_dir ./dir

更多更丰富的命令行下载选项，可参见具体文档

SDK 下载

SDK 下载 
# 模型下载
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english')

Git 下载

请确保 lfs 已经被正确安装

Git 下载 
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english.git

如果您希望跳过 lfs 大文件下载，可以使用如下命令

跳过 LFS 
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://www.modelscope.cn/dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english.git

ModelScope 模型页直接下载模型文件；无需将模型文件放在本站服务器。

Notebook 快速开发

下载并安装 ModelScope library

下载并安装 ModelScope library 
pip install "modelscope[audio,cv,nlp,multi-modal,science]" -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html

模型加载和推理

模型加载和推理 
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

p = pipeline('text-generation', 'dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english')
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