## Intended uses & limitations

#### How to use
You can use this model with spacy.

!pip install https://huggingface.co/karthid/ta_Tamil_NER/resolve/main/ta_Tamil_NER-any-py3-none-any.whl

import ta_Tamil_NER

from spacy import displacy

nlp = ta_Tamil_NER.load()

doc = nlp("கூகுள் நிறுவனம் தனது முக்கிய வசதியான ஸ்ட்ரீட் வியூ வசதியை 10 நகரங்களில் இந்தியாவில் அறிமுகப்படுத்தி உள்ளது.")

displacy.render(doc,jupyter=True, style = "ent")

| Feature | Description |
| --- | --- |
| **Name** | `ta_Tamil_NER` |
| **Version** | `0.0.0` |
| **spaCy** | `>=3.2.4,<3.3.0` |
| **Default Pipeline** | `transformer`, `ner` |
| **Components** | `transformer`, `ner` |
| **Vectors** | 0 keys, 0 unique vectors (0 dimensions) |
| **Sources** | n/a |
| **License** | n/a |
| **Author** | Karthi Dhayalan |





### Label Scheme

<details>

<summary>View label scheme </summary>

| Component | Labels |
| --- | --- |
| **`ner`** | `B-PER`, `I-PER`, `B-ORG`, `I-ORG`, `B-LOC`, `I-LOC`  |

</details>

### Accuracy

| Type | Score |
| --- | --- |
| `ENTS_F` | 84.92 |
| `ENTS_P` | 84.34 |
| `ENTS_R` | 85.52 |
| `TRANSFORMER_LOSS` | 1842600.06 |
| `NER_LOSS` | 108788.05 |
{"language": ["ta"], "tags": ["spacy", "token-classification"], "widget": [{"text": "\u0b95\u0bc2\u0b95\u0bc1\u0bb3\u0bcd \u0ba8\u0bbf\u0bb1\u0bc1\u0bb5\u0ba9\u0bae\u0bcd \u0ba4\u0ba9\u0ba4\u0bc1 \u0bae\u0bc1\u0b95\u0bcd\u0b95\u0bbf\u0baf \u0bb5\u0b9a\u0ba4\u0bbf\u0baf\u0bbe\u0ba9 \u0bb8\u0bcd\u0b9f\u0bcd\u0bb0\u0bc0\u0b9f\u0bcd \u0bb5\u0bbf\u0baf\u0bc2 \u0bb5\u0b9a\u0ba4\u0bbf\u0baf\u0bc8 10 \u0ba8\u0b95\u0bb0\u0b99\u0bcd\u0b95\u0bb3\u0bbf\u0bb2\u0bcd \u0b87\u0ba8\u0bcd\u0ba4\u0bbf\u0baf\u0bbe\u0bb5\u0bbf\u0bb2\u0bcd \u0b85\u0bb1\u0bbf\u0bae\u0bc1\u0b95\u0baa\u0bcd\u0baa\u0b9f\u0bc1\u0ba4\u0bcd\u0ba4\u0bbf \u0b89\u0bb3\u0bcd\u0bb3\u0ba4\u0bc1."}, {"text": "\u0b95\u0bc6\u0ba9\u0bcd\u0baf\u0bbe\u0bb5\u0bbf\u0ba9\u0bcd \u0baa\u0bc1\u0ba4\u0bbf\u0baf \u0b85\u0bb0\u0b9a\u0bc1\u0ba4\u0bcd\u0ba4\u0bb2\u0bc8\u0bb5\u0bb0\u0bbe\u0b95 \u0bb5\u0bbf\u0bb2\u0bcd\u0bb2\u0bbf\u0baf\u0bae\u0bcd \u0bb0\u0bc2\u0b9f\u0bcd\u0b9f\u0bcb \u0ba4\u0bc7\u0bb0\u0bcd\u0ba8\u0bcd\u0ba4\u0bc6\u0b9f\u0bc1\u0b95\u0bcd\u0b95\u0baa\u0bcd\u0baa\u0b9f\u0bcd\u0b9f\u0bbe\u0bb0\u0bcd."}, {"text": "\u0b8e\u0ba9\u0bcd \u0baa\u0bc6\u0baf\u0bb0\u0bcd \u0bae\u0bbe\u0bb1\u0ba9\u0bcd, \u0ba8\u0bbe\u0ba9\u0bcd \u0b9a\u0bc6\u0ba9\u0bcd\u0ba9\u0bc8\u0baf\u0bbf\u0bb2\u0bcd \u0bb5\u0b9a\u0bbf\u0b95\u0bcd\u0b95\u0bbf\u0bb1\u0bc7\u0ba9\u0bcd."}]}
spacy token-classification ta model-index region:us
TAGS
#spacy #token-classification #ta #model-index #region-us 

Intended uses & limitations
---------------------------


#### How to use


You can use this model with spacy.


!pip install URL


import ta\_Tamil\_NER


from spacy import displacy


nlp = ta\_Tamil\_NER.load()


doc = nlp("கூகுள் நிறுவனம் தனது முக்கிய வசதியான ஸ்ட்ரீட் வியூ வசதியை 10 நகரங்களில் இந்தியாவில் அறிமுகப்படுத்தி உள்ளது.")


URL(doc,jupyter=True, style = "ent")



### Label Scheme



View label scheme 


### Accuracy




#### How to use


You can use this model with spacy.


!pip install URL


import ta\_Tamil\_NER


from spacy import displacy


nlp = ta\_Tamil\_NER.load()


doc = nlp("கூகுள் நிறுவனம் தனது முக்கிய வசதியான ஸ்ட்ரீட் வியூ வசதியை 10 நகரங்களில் இந்தியாவில் அறிமுகப்படுத்தி உள்ளது.")


URL(doc,jupyter=True, style = "ent") ### Label Scheme



View label scheme ### Accuracy
TAGS
#spacy #token-classification #ta #model-index #region-us 
 #### How to use


You can use this model with spacy.


!pip install URL


import ta\_Tamil\_NER


from spacy import displacy


nlp = ta\_Tamil\_NER.load()


doc = nlp("கூகுள் நிறுவனம் தனது முக்கிய வசதியான ஸ்ட்ரீட் வியூ வசதியை 10 நகரங்களில் இந்தியாவில் அறிமுகப்படுத்தி உள்ளது.")


URL(doc,jupyter=True, style = "ent") ### Label Scheme



View label scheme ### Accuracy
passage: TAGS
#spacy #token-classification #ta #model-index #region-us 
#### How to use


You can use this model with spacy.


!pip install URL


import ta\_Tamil\_NER


from spacy import displacy


nlp = ta\_Tamil\_NER.load()


doc = nlp("கூகுள் நிறுவனம் தனது முக்கிய வசதியான ஸ்ட்ரீட் வியூ வசதியை 10 நகரங்களில் இந்தியாவில் அறிமுகப்படுத்தி உள்ளது.")


URL(doc,jupyter=True, style = "ent")### Label Scheme



View label scheme### Accuracy