
# このモデルはluke-japanese-baseをファインチューニングして、固有表現抽出（NER）に用いれるようにしたものです。
このモデルはluke-japanese-baseを
Wikipediaを用いた日本語の固有表現抽出データセット(ストックマーク社、https://github.com/stockmarkteam/ner-wikipedia-dataset )を用いてファインチューニングしたものです。

固有表現抽出（NER）タスクに用いることができます。

# This model is fine-tuned model for Named-Entity-Recognition(NER) which is based on luke-japanese-base

This model is fine-tuned by using Wikipedia dataset.

You could use this model for NER tasks.

# モデルの精度 accuracy of model
||                       precision   |recall   | f1-score  | support|
|---|----|----|----|----|
|その他の組織名     |  0.76     | 0.77     | 0.77     |  238|
|イベント名       　|0.83      |0.90     | 0.87       |215|
|人名      　    |0.88      |0.91    |  0.90      | 546|
|地名           | 0.84    |  0.83      |0.83      | 440|
|政治的組織名       | 0.80      |0.84     | 0.82     |  263|
|施設名          | 0.78     | 0.83     | 0.80      | 241|
|法人名          | 0.88     | 0.90     | 0.89      | 487|
|製品名          | 0.74     | 0.80      |0.77      | 252|
|micro avg          |0.83      |0.86     | 0.84     | 2682|
|macro avg       |  0.81     | 0.85   |   0.83    |  2682|
|weighted avg        |0.83    |  0.86     | 0.84  |    2682|


# How to use 使い方
sentencepieceとtransformersをインストールして (pip install sentencepiece , pip install transformers) 
以下のコードを実行することで、NERタスクを解かせることができます。
please execute this code.
```python
from transformers import MLukeTokenizer,pipeline, LukeForTokenClassification

tokenizer = MLukeTokenizer.from_pretrained('Mizuiro-sakura/luke-japanese-base-finetuned-ner')
model=LukeForTokenClassification.from_pretrained('Mizuiro-sakura/luke-japanese-base-finetuned-ner') # 学習済みモデルの読み込み

text=('昨日は東京で買い物をした')

ner=pipeline('ner', model=model, tokenizer=tokenizer)

result=ner(text)
print(result)
```


# what is Luke?　Lukeとは？[1]
LUKE (Language Understanding with Knowledge-based Embeddings) is a new pre-trained contextualized representation of words and entities based on transformer. LUKE treats words and entities in a given text as independent tokens, and outputs contextualized representations of them. LUKE adopts an entity-aware self-attention mechanism that is an extension of the self-attention mechanism of the transformer, and considers the types of tokens (words or entities) when computing attention scores.

LUKE achieves state-of-the-art results on five popular NLP benchmarks including SQuAD v1.1 (extractive question answering), CoNLL-2003 (named entity recognition), ReCoRD (cloze-style question answering), TACRED (relation classification), and Open Entity (entity typing). luke-japaneseは、単語とエンティティの知識拡張型訓練済み Transformer モデルLUKEの日本語版です。LUKE は単語とエンティティを独立したトークンとして扱い、これらの文脈を考慮した表現を出力します。

# Acknowledgments　謝辞
Lukeの開発者である山田先生とStudio ousiaさんには感謝いたします。 I would like to thank Mr.Yamada @ikuyamada and Studio ousia @StudioOusia.

# Citation
[1]@inproceedings{yamada2020luke, title={LUKE: Deep Contextualized Entity Representations with Entity-aware Self-attention}, author={Ikuya Yamada and Akari Asai and Hiroyuki Shindo and Hideaki Takeda and Yuji Matsumoto}, booktitle={EMNLP}, year={2020} }





{"language": "ja", "license": "mit", "tags": ["luke", "pytorch", "transformers", "ner", "\u56fa\u6709\u8868\u73fe\u62bd\u51fa", "named entity recognition", "named-entity-recognition"]}
transformers pytorch safetensors luke token-classification ner 固有表現抽出 named entity recognition named-entity-recognition ja license:mit autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
TAGS
#transformers #pytorch #safetensors #luke #token-classification #ner #固有表現抽出 #named entity recognition #named-entity-recognition #ja #license-mit #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 

このモデルはluke-japanese-baseをファインチューニングして、固有表現抽出（NER）に用いれるようにしたものです。
================================================================


このモデルはluke-japanese-baseを
Wikipediaを用いた日本語の固有表現抽出データセット(ストックマーク社、URL )を用いてファインチューニングしたものです。


固有表現抽出（NER）タスクに用いることができます。


This model is fine-tuned model for Named-Entity-Recognition(NER) which is based on luke-japanese-base
=====================================================================================================


This model is fine-tuned by using Wikipedia dataset.


You could use this model for NER tasks.


モデルの精度 accuracy of model
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How to use 使い方
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sentencepieceとtransformersをインストールして (pip install sentencepiece , pip install transformers)
以下のコードを実行することで、NERタスクを解かせることができます。
please execute this code.


what is Luke?　Lukeとは？[1]
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LUKE (Language Understanding with Knowledge-based Embeddings) is a new pre-trained contextualized representation of words and entities based on transformer. LUKE treats words and entities in a given text as independent tokens, and outputs contextualized representations of them. LUKE adopts an entity-aware self-attention mechanism that is an extension of the self-attention mechanism of the transformer, and considers the types of tokens (words or entities) when computing attention scores.


LUKE achieves state-of-the-art results on five popular NLP benchmarks including SQuAD v1.1 (extractive question answering), CoNLL-2003 (named entity recognition), ReCoRD (cloze-style question answering), TACRED (relation classification), and Open Entity (entity typing). luke-japaneseは、単語とエンティティの知識拡張型訓練済み Transformer モデルLUKEの日本語版です。LUKE は単語とエンティティを独立したトークンとして扱い、これらの文脈を考慮した表現を出力します。


Acknowledgments　謝辞
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Lukeの開発者である山田先生とStudio ousiaさんには感謝いたします。 I would like to thank Mr.Yamada @ikuyamada and Studio ousia @StudioOusia.


[1]@inproceedings{yamada2020luke, title={LUKE: Deep Contextualized Entity Representations with Entity-aware Self-attention}, author={Ikuya Yamada and Akari Asai and Hiroyuki Shindo and Hideaki Takeda and Yuji Matsumoto}, booktitle={EMNLP}, year={2020} }



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#transformers #pytorch #safetensors #luke #token-classification #ner #固有表現抽出 #named entity recognition #named-entity-recognition #ja #license-mit #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 

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#transformers #pytorch #safetensors #luke #token-classification #ner #固有表現抽出 #named entity recognition #named-entity-recognition #ja #license-mit #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 
