如需了解模型卡元数据规范，请参阅：https://github.com/huggingface/hub-docs/blob/main/modelcard.md?plain=1

文档指南：https://huggingface.co/docs/hub/model-cards

{}

模型ID说明卡

本模型专为标注人名、机构名及地址信息开发。训练数据融合了Conll、ontonotes5数据集及自建地址数据集，经清洗后保留以下标签类型：可识别美国地址。 ["O", "B-ORG", "I-ORG", "B-PER", "I-PER",'B-addr','I-addr']

模型说明

• 开发者: ctrlbuzz
• 模型类型: Bert架构
• 支持语言(NLP): 命名实体识别
• 微调基础模型[可选]: bert-base-cased

使用方式

直接调用

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
from transformers import pipeline
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-cased')
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("ctrlbuzz/bert-addresses")
nlp = pipeline("ner", model=model, tokenizer=tokenizer)
example = "玛丽亚在西班牙代表强生 associates 参会期间，从她的新办公地址伊利诺伊州斯普林菲尔德埃尔姆街123号4B公寓给我寄了封信",

print(nlp(example))