模型:
joon09/kor-naver-ner-name
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.
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}]