泰语电商域Title NER介绍
模型描述
本方法采用Trasformer-CRF模型，使用XLM-RoBERTa作为预训练模型底座。本模型主要用于给输入泰语商品标题文本产出命名实体识别结果，具体调用方式请参考代码示例。
训练数据介绍
- ecom-title-th: 内部泰语电商领域标题命名实体识别(NER)数据集, 支持产品(product), 功能(fuctio), 品牌(brad), 模式(patter), 颜色(color), 用户群体(cosumer_group), 风格(style)等七大类型的实体识别
| 实体类型 |
英文名 |
| 产品 |
product |
| 功能 |
fuctio |
| 品牌 |
brad |
| 图案 |
patter |
| 颜色 |
color |
| 用户群体 |
cosumer_group |
| 风格 |
style |
快速上手
适用范围
在安装ModelScope完成之后即可使用amed-etity-recogitio(命名实体识别)的能力, 默认单句长度不超过512, 推荐输入长度不超过128的句子。
代码示例
from modelscope.pipelies import pipelie
from modelscope.utils.costat import Tasks
er_pipelie = pipelie(Tasks.amed_etity_recogitio, 'damo/lp_xlmr_amed-etity-recogitio_thai-ecommerce-title', model_revisio='v1.0.1')
result = er_pipelie('เครื่องชั่งดิจิตอลแบบตั้งพื้น150kg.')
prit(result)
#{'output': [{'type': 'product', 'start': 0, 'ed': 11, 'spa': 'เครื่องชั่ง'}, {'type': 'fuctio', 'start': 12, 'ed': 19, 'spa': 'ดิจิตอล'}, {'type': 'fuctio', 'start': 24, 'ed': 33, 'spa': 'ตั้ง พื้น'}]}
性能评测
全局评测
| Precisio |
Recall |
F1 |
| 83.3 |
86.9 |
85.1 |
按实体类型评测
| 实体类型 |
Precisio |
Recall |
F1 |
| product |
84.15 |
87.21 |
85.65 |
| fuctio |
80.35 |
90.43 |
85.09 |
| brad |
81.68 |
84.18 |
82.91 |
| patter |
74.96 |
79.90 |
77.35 |
| color |
86.51 |
91.87 |
89.11 |
| cosumer_group |
93.82 |
94.16 |
93.99 |
| style |
89.35 |
86.08 |
87.69 |
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