BERTによる日本語固有表現抽出のモデル
BertForTokenClassificationを用いて、日本語の文から固有表現を抽出します。
抽出される固有表現のタイプは、以下の8種類です。
- 人名
- 法人名（法人または法人に類する組織）
- 政治的組織名（政治的組織名、政党名、政府組織名、行政組織名、軍隊名、国際組織名）
- その他の組織名 （競技組織名、公演組織名、その他）
- 地名
- 施設名
- 製品名（商品名、番組名、映画名、書籍名、歌名、ブランド名等）
- イベント名
使用方法
必要なライブラリ（transformers、unidic_lite、fugashi）をpipなどでインストールして、下記のコードを実行するだけです。
from transformers import BertJapaneseTokenizer, BertForTokenClassification
from transformers import pipeline
model = BertForTokenClassification.from_pretrained("jurabi/bert-ner-japanese")
tokenizer = BertJapaneseTokenizer.from_pretrained("jurabi/bert-ner-japanese")
ner_pipeline = pipeline('ner', model=model, tokenizer=tokenizer)
ner_pipeline("株式会社Jurabiは、東京都台東区に本社を置くIT企業である。")
事前学習モデル
東北大学乾研究室が公開している日本語BERTモデル（cl-tohoku/bert-base-japanese-v2）
学習データ
ストックマーク株式会社が公開しているWikipediaを用いた日本語の固有表現抽出データセット（stockmarkteam/ner-wikipedia-dataset）
ソースコード
ファインチューニングに使用したプログラムは、jurabiinc/bert-ner-japaneseで公開しています。
