readme: ---
  license: mit
  language: ja
  library_name: transformers
  tags: 
      - pytorch
      - deberta
      - deberta-v2
      - named entity recognition
      - named-entity-recognition
      - ner
  datasets: 
      - wikipedia
      - cc100
      - oscar
  metrics: 
      - accuracy
  
  ---
  
  # このモデルはdeberta-v2-base-japanese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deberta-v2-base-japanese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。
  
  # This model is fine-tuned model for Named Entity Recognition (NER) which is based on deberta-v2-base-japanese
  This model is fine-tuned by using Wikipedia dataset.
  
  You could use this model for NER tasks.
  
  # How to use 使い方
  transformersおよびpytorch、sentencepiece、Juman++をインストールしてください。
  以下のコードを実行することで、固有表現抽出タスクを解かせることができます。  please execute this code.
  ```python
  from transformers import AutoTokenizer,pipeline, AutoModelForTokenClassification
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('Mizuiro-sakura/deberta-v2-base-japanese-finetuned-ner')
  model=AutoModelForTokenClassification.from_pretrained('Mizuiro-sakura/deberta-v2-base-japanese-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)
  ```
  # モデルの精度 accuracy of model
                       precision   recall  f1-score   support
  
       その他の組織名       0.73      0.75      0.74      238
          イベント名        0.81      0.81      0.81      215
           人名            0.84      0.87      0.85      547
           地名            0.83      0.83      0.83      446
        政治的組織名        0.82      0.85      0.83      263
           施設名          0.74      0.86      0.80      241
           法人名          0.81      0.82      0.82      487
           製品名          0.68      0.73      0.71      252
  
         micro avg        0.79      0.82      0.81      2689
         macro avg        0.78      0.81      0.80      2689
       weighted avg       0.79      0.82      0.81      2689
  
  # deberta-v2-base-japaneseとは？
  日本語Wikipedeia（3.2GB）および、cc100(85GB)、oscar(54GB)を用いて訓練されたモデルです。
  京都大学黒橋研究室が公表されました。
  
  # Model description
  This is a Japanese DeBERTa V2 base model pre-trained on Japanese Wikipedia, the Japanese portion of CC-100, and the Japanese portion of OSCAR.
  
  # Acknowledgments 謝辞
  モデルを公開してくださった京都大学黒橋研究室には感謝いたします。
  
  I would like to thank Kurohashi Lab at Kyoto University.
  
  