한국인 이름 인식 모델

kor-bert fine-tuning 모델

자주 안쓰는 한글이름 기준으로
생성기를 만들어서, 16만개의 한글 이름을 생성 후 학습한 모델입니다.

ex) 안녕하세요. 임준영입니다. -> 안녕하세요. ***입니다.


```python
from transformers import BertTokenizerFast, BertForTokenClassification
from transformers import pipeline

model_name = 'joon09/kor-naver-ner-name'
tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained(model_name)
model = BertForTokenClassification.from_pretrained(model_name)
nlp = pipeline("ner", model=model, tokenizer=tokenizer)

ner('안녕하세요. 임준영입니다.',grouped_entities=True,aggregation_strategy='average')

[{'entity_group': 'PER',
  'score': 0.99999785,
  'word': '임',
  'start': 7,
  'end': 8},
 {'entity_group': 'PER',
  'score': 0.82035744,
  'word': '##준영',
  'start': 8,
  'end': 10}]
```


{}
transformers pytorch bert token-classification autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
TAGS
#transformers #pytorch #bert #token-classification #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 

한국인 이름 인식 모델

kor-bert fine-tuning 모델

자주 안쓰는 한글이름 기준으로
생성기를 만들어서, 16만개의 한글 이름을 생성 후 학습한 모델입니다.

ex) 안녕하세요. 임준영입니다. -> 안녕하세요. *입니다.





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#transformers #pytorch #bert #token-classification #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 

passage: TAGS
#transformers #pytorch #bert #token-classification #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 
