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ParsBERT：基于Transformer的波斯语理解模型

ParsBERT是基于谷歌BERT架构的单语种语言模型，其配置与BERT-Base相同。

介绍ParsBERT的论文：arXiv:2005.12515

所有模型（下游任务）均为小写形式，并采用全词掩码训练。（即将推出，敬请期待）

波斯语命名实体识别（NER）[ARMAN, PEYMA, ARMAN+PEYMA]

该任务旨在从文本中提取命名实体，如人名，并用适当的NER类别（如地点、组织等）进行标注。用于此任务的数据集包含以IOB格式标注的句子。在这种格式中，不属于实体的标记被标记为"O"，"B"标签对应实体的第一个词，"I"标签对应同一实体的其余部分。"B"和"I"标签后跟连字符（或下划线）及实体类别。因此，NER任务是一个多类别的标记分类问题，当输入原始文本时，对标记进行标注。波斯语NER主要使用两个数据集：ARMAN和PEYMA。在ParsBERT中，我们为这两个数据集以及它们的组合准备了NER模型。